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黄凯明 (黄凯明.) [1] | 张岐山 (张岐山.) [2] (Scholars:张岐山)

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网络计划优化属于离散的非单调、欺骗性问题,传统的进化算法较难得到全局最优解。本文采用量子遗传算法,根据量子旋转门旋转角计算方法直接影响量子进化算法性能的特点,采用不同的量子旋转门旋转角的计算策略,通过大量实际运算及统计分析表明,基于量子比特概率幅比值自适应计算量子旋转门旋转角的改进量子遗传算法能显著提高全局最优解的成功率,改进量子遗传算法性能优于量子遗传算法和遗传算法。

Keyword:

网络计划 遗传算法 量子旋转门 量子遗传算法

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  • [ 1 ] 集美大学工商管理学院
  • [ 2 ] 福州大学管理学院

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Year: 2010

Language: Chinese

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