| 概率门量子进化算法 |
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| 引用本文： | 马淑霞.概率门量子进化算法[J].西南民族学院学报(自然科学版),2004,30(3):269-273. |
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| 作者姓名： | 马淑霞 |
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| 作者单位： | 西南交通大学理学院 成都 |
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| 摘 要： | 量子进化算法(QEA)比传统进化算法(EA)有更好的种群多样性和全局寻优能力，但它采用概率操作过程，具有随机性和盲目性．将量子进化算法中的旋转门以概率门代替，在概率分析及实例验证的基础上，说明概率门量子进化算法(PGQEA)能使得对种群选取过程控制在全局优化的方向下，并且能更快地收敛于最优解。
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| 关 键 词： | 量子进化算法 概率门 最优化 |
| 文章编号： | 1003-2843(2004)03-0269-05 |
| 修稿时间： | 2004年4月5日 |
Probability gate quantum evolution algorithm |
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| MA Shu-xia School of Scicnce,Southwest Jiaotong University,Chengdu ,P.R.C..Probability gate quantum evolution algorithm[J].Journal of Southwest Nationalities College(Natural Science Edition),2004,30(3):269-273. |
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| Authors: | MA Shu-xia School of Scicnce Southwest Jiaotong University Chengdu PRC |
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| Institution: | MA Shu-xia School of Scicnce,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,P.R.C. |
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| Abstract: | The quantum evolutionary algorithm(QEA) has better diversity and search capacity in
whole region than evolutionary algorithm(EA). For it relies on probabilistic process, it is random and
blind. This paper proposes a probability gate to replace the quantum gate in QEA. The analysis bases on
probability and the results of examples prove that the probability gate quantum evolution algorithm
(PGQEA) can effectively control the randomicity of selecting colony from the entire territory and make
them tend towards optimum individual quickly. |
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| Keywords: | quantum evolution algorithms-QEA probability gate optimization |
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