浅析遗传量子算法与遗传算法在函数极值问题中的比较法
Brief Analysis Contrast Between Genetic Quantum Algorithm and Genetic Algorithms in Resolving Extremal Problem of the Function作者机构：吉林师范大学计算机学院吉林四平136000 吉林师范大学博达学院计算机与信息科学系吉林四平136000
出 版 物：《吉林师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Jilin Normal University:Natural Science Edition)
年 卷 期：2008年第29卷第1期
页 面：34-37,56页
学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：遗传算法是一种模拟生物进化的算法.它被广泛利用在信号处理、模式识别、人工生命等领域.遗传量子算法是将量子计算和遗传算法相结合算法.采用量子位染色体的表示形式.该算法具有量子计算的量子位和量子位的迭加特性,同时加入了量子旋转门干涉策略,使得进化染色体更好的呈现多样特性.实验表明,遗传量子算法在解决一般函数极值问题中,比遗传算法更具有优势.
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