自适应分组量子衍生蛙跳算法
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【摘要】:为提高传统蛙跳算法的优化能力,基于组内平均目标函数值实施动态分组,采用多量子比特概率幅实施个体编码,基于组内最优蛙和组间最优蛙确定旋转角度,采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施组内最差蛙的更新.标准函数极值优化的实验结果表明,该算法的单步迭代时间较长但优化能力较传统蛙跳算法约有两个数量级的提高,从而表明提出的分组策略和编码方法切实能够提高传统蛙跳算法的优化能力.
【作者单位】: 东北石油大学计算机与信息技术学院;
【关键词】: 量子计算 群智能优化 蛙跳算法 自适应分组
【基金】:黑龙江省自然科学基金(F2015021) 黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12541059)~~
【分类号】:TP18
【正文快照】: i引言混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)是一种新兴的启发式协同搜索算法,它模拟了一群青蛙在湿地中的跳跃觅食行为W.作为一种新型的仿生智能优化算法,SFLA结合了模因演化算法和粒子群优化算法的优点,具有概念简单、调整参数少、计算速度快、全局搜索能力强
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 姜建国;李锦;龙秀萍;申洁琳;田e,
本文编号:455597
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