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王玲;唐、芳;吴浩

基于量子计算的混合遗传算法用于数值优化和参数估计。 （英语） Zbl 1090.65078号

申请。数学。计算。 171，第2期，1141-1156（2005）.
摘要：将量子计算应用于遗传算法（GA），发展了一类以量子机制的某些原理为特征的量子激励遗传算法（QGA），用于数值优化。此外，将量子算法在微观空间的Q位搜索与实数编码遗传算法（RGA）在宏观空间的经典遗传搜索合理结合，提出了一种混合QGA框架，称为RQGA，以获得更好的优化性能。基于典型函数的仿真结果表明了混合算法的有效性，特别是RQGA在优化质量、效率以及对参数和初始条件的鲁棒性方面的优越性。此外，模型参数估计的仿真结果也证明了RQGA的有效性和效率。

引用于12文件

MSC公司：

65千5 数值数学规划方法
90立方厘米 随机规划
81页68 量子计算
90立方 非线性规划
10层62层 点估计
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

量子计算;遗传算法;混合算法;数值优化;参数估计;数值示例
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Wang}等人，应用。数学。计算。171，第2号，1141--1156（2005；Zbl 1090.65078）
全文： 内政部

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