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基于量子進化算法求解動態(tài)交通分配模型_陳華程
量子進化是一種新興的基于種群的進化計算方法， 它以量子態(tài)向量為形式化表達方式， 將量子計算的概念引入染色體的編碼構成規(guī)則， 從而使遺傳計算中的一條染色體可以表達多個不同狀態(tài)的疊加，并利用量子門機制實現(xiàn)染色體的交叉，進而實現(xiàn)最優(yōu)解或滿意解的求取。與傳統(tǒng)的遺傳算法相比較，量子進化能夠更加快速地在問題空間中尋找最優(yōu)值， 種群規(guī)模小而不影響算法性能，同時兼有“勘探”和“開采”的能力收斂速度很快且具有較強的全局優(yōu)化能力。在 A.Narayanan 和 M.Moore 于 1996 年首次提出量子進化概念之后，Kuk-Hyun Han 分別于 2000 年和 2002 年提出了遺傳量子算法 （Genetic Quantum Algorithm， GQA） 和量子進化算法 （Quantum Evolutionary Algorithm， QEA），提出了以量子門旋轉(zhuǎn)角度策略與移民策略來實現(xiàn)染色體更新， 并在背包問題的求解中取得了良好的效果。目前量子進化算法以其高效的收斂速度、較小的種群規(guī)模以及優(yōu)秀的全局搜索能力等諸多特點， 已經(jīng)廣泛應用于數(shù)值優(yōu)化、組合優(yōu)化、圖像處理、電路設計及多目標優(yōu)化等多個應用研究領域。
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