量子概率编码遗传算法及其应用

基于多父辈交叉的次序编码遗传算法及其性能

遗传算法遗传算法遗传算法遗传算法遗传算法遗传算法遗传算法 多种遗传算法的实现

遗传算法:遗传算法-Matlab

介绍遗传算法,解码的函数,进化,评估个体适应值遗传算法

为加快量子遗传算法的参数更新速度，简化遗传操作步骤，提出了一种基于通用量子门的量子遗传算法（QuantumGeneticAlgorithmwithUniversalQuantumGate，UQGA）。

标准的量子遗传算法容易陷入局部最优,且在定义域范围较广的函数寻优中易出现优化精度不高的情况。将量子交叉与模拟退火操作适当地加入量子遗传算法中可以有效地避免算法陷入局部最优解。根据第一次的优化结果,缩小

量子遗传算法QGA以量子理论为基础,利用量子位编码代替经典遗传算法的二进制位编码,利用量子旋转门定向更新种群,使得算法具有一定的内在并行运算能力和量子的隧道效应,从而加快了搜索速度,改善了收敛速度,并

针对目前的量子进化算法在高维函数优化时容易陷入局部最优,利用信息熵的概念,将量子进化算法和免疫遗传算法进行改进与融合,提出一种基于信息熵的量子免疫遗传算法.该方法对抗体采用相位编码,用信息熵准确地度量

给出了通过MATLAB实现量子遗传算法常用灾变操作、初始个体数据随机发生器 、目标函数的适应度以及经过选择、变异和交叉后如何生成新的种群。

量子遗传算法是量子计算与遗传算法相结合的智能优化算法，由K.H.Han等人提出，其将量子态、量子门、量子状态特性、概率幅等量子概念引入到遗传算法当中。