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改进的多宇宙并行量子进化算法

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摘要

通过设计一种新的量子个体更新策略.提出了改进的多宇宙并行量子进化算法,并对算法的收敛性进行了分析探讨,从理论上证明了该算法的有效性,最后将该算法用于多目标0/1背包问题.仿真结果表明:改进方法能够找到接近Parato最优前端的更好的解,同时维持解分布的均匀性.

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来源
《计算机工程与应用》|2010年第34期|35-38|共4页
作者
李絮; 刘争艳; 谭拂晓;
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作者单位

阜阳师范学院计算机与信息学院,安徽阜阳,236041;

阜阳师范学院计算机与信息学院,安徽阜阳,236041;

阜阳师范学院计算机与信息学院,安徽阜阳,236041;

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正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
Pareto最优; 多目标优化; 进化算法; 0/1背包问题;

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