量子进化组播路由算法

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近年来,时延受限的代价最小组播树问题备受关注。作为全局优化算法,遗传算法(GA)越来越多的用于解决组播路由问题。GA拥有比经典算法更强的搜索能力,但是它容易陷入"早熟",很难得到最优组播树。基于量子计算的机理和特性并结合进化计算,提出了一种新颖的量子进化组播路由算法(QEA),有效地解决了遗传组播路由算法中的"早熟"问题,并且在每代个体更新中采用量子旋转门策略加速了算法的收敛速度。算法实现简单,控制灵活。仿真结果表明QEA算法性能优于改进的进化算法即克隆多播路由算法(CS)和传统的遗传算法(GA)。
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