会议专题

NIQGA算法改进及一种基于可变角距离旋转的新型量子进化算法

为了提高量子进化算法的执行效率,在NIQGA原算法的基础上,通过其改进查表机制提出了一种改进算法INIQGA;并通过定义角距离,设计了一种根据角距离进行旋转角度调整的策略,进而提出了一种基于可变角距离旋转的量子进化算法QEA-VAR,和以前基于查表机制的量子进化算法相比,该算法的执行过程简单灵活,易于理解。最后,结合0/1背包问题,对传统遗传算法CGA、经典量子进化算法QEA、NIQGA、INIQGA和QEA-VAR等进行算法性能测试,实验结果表明:INIQGA收敛速度和进化结果优于NIQGA;QEA-VAR又优于INIQGA、QEA和CGA等算法。

量子进化算法 NIQGA算法 可变角距离旋转 0/1背包问题

刘文杰 陈汉武 闫荞荞 郑玉

南京信息工程大学计算机与软件学院, 南京 210044 东南大学计算机科学与工程学院, 南京 210096 东南大学计算机科学与工程学院, 南京 210096 南京信息工程大学计算机与软件学院, 南京 210044

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第七届全国计算机支持的协同工作学术会议暨第五届全国智能信息网络学术会议

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2010-11-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)