文献类型：期刊文章

作　　者：王凌[1] 吴昊[1] 唐芳[2] 郑大钟[1] 金以慧[1]

机构地区：[1]清华大学自动化系,北京100084 [2]北京航空航天大学物理系,北京100083

出　　处：《控制与决策》

基　　金：国家自然科学基金项目(60204008;60374060);国家973计划项目(2002CB312200).

年　　份：2005

卷　　号：20

期　　号：2

起止页码：156-160

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2005149025694)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：首先比较了带量子门更新和群体灾变的量子算法(QA)以及加入对量子位的交叉和变异操作的量子遗传算法(QGA);然后结合量子搜索和传统遗传搜索提出了混合量子遗传算法的框架,并给出了基于二进制编码的混合量子遗传算法(BQGA)和基于实数编码的混合量子遗传算法(RQGA).基于典型问题的数值仿真和比较表明,RQGA的性能明显优于其他算法,对参数和初值具有较好的鲁棒性.

关 键 词：遗传算法 量子遗传算法 混合量子遗传算法 性能分析

分 类 号：TP18]