小生境分布估計(jì)量子遺傳算法NEDQGA
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標(biāo)簽：遺傳算法(20528)NEDQGA(1650)
針對現(xiàn)有量子遺傳算法進(jìn)化機(jī)制存在的收斂速度慢以及易陷入局部極值的問題，為提高量子進(jìn)化算法的全局收斂性能，結(jié)合小生境技術(shù)中的共享適應(yīng)度函數(shù)方法，提出了小生境分布估計(jì)量子遺傳算法NEDQGA，在種群內(nèi)部利用多粒度機(jī)制和邊緣積模塊（MPM）進(jìn)行量子染色體的兩步旋轉(zhuǎn)；并提出利用MPM進(jìn)行交叉的方法，從而增強(qiáng)了種群多樣性，避免了優(yōu)良模式的損失，加快了算法的收斂；對算法的收斂性進(jìn)行了分析，提出了MPM更新量子染色體的熵收斂準(zhǔn)則。經(jīng)函數(shù)仿真分析，算法收斂效果明顯提高。
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