改进双链量子遗传算法及其应用

针对目前传统双链量子遗传算法存在搜索速度慢、搜索精度低、保持种群多样性差、易出现早熟收敛等问题,本文提出一种新的改进的双链量子遗传算法.该算法引入自适应步长系数,使步长随目标函数在搜索点处梯度的变化而变化;在染色体种群更新过程中采用Hε门;提出π/3门进行染色体的变异.通过7个典型函数的优化问题,并与已有几种算法进行比较,验证了该算法的有效性.