摘要
针对遗传算法(GA)在函数优化中存在的收敛速度慢、精度低等不足,提出将量子遗传算法(QGA)应用于多元函数的优化问题上。利用Matlab进行实例仿真,结果表明,量子遗传算法的性能要优于GA,QGA具有比GA更快的寻优速度和更高的精确度。
A quantum genetic algorithm（QGA）is applied to the optimization of multivariate functions to overcome drawbacks of the genetic algorithm（GA）such as slow convergence and lower accuracy.Matlab simulation of a function shows that the performance of QGA is superior to GA in terms of processing speed and accuracy.
出处
《上海电机学院学报》
2014年第2期89-92,105,共5页
Journal of Shanghai Dianji University
基金
上海市自然科学基金项目资助(11ZR1413900)
上海市教育委员会重点学科资助(J51901)
上海电机学院重点学科资助(09XKJ01)
关键词
遗传算法
量子遗传算法
多元函数
genetic algorithm（GA）
quantum genetic algorithm（QGA）
multivariate function
