【摘 要】
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本文主要将量子行为引入鱼群算法,通过量子编码来有效的扩大个体的多样性,将群体智能理论和量子理论结合,提出一种基于量子计算概念和理论的量子鱼群算法.与传统鱼群算法相比
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本文主要将量子行为引入鱼群算法,通过量子编码来有效的扩大个体的多样性,将群体智能理论和量子理论结合,提出一种基于量子计算概念和理论的量子鱼群算法.与传统鱼群算法相比,该算法重新定义个体位置向量和个体之间的距离,借鉴量子比特的叠加性,采用量子编码来表征个体位置,能够表示出许多可能的线性叠加状态.模拟量子坍塌的随机观察可带来丰富的种群,量子编码的特性也能够简单方便地引导个体位置的更新.因此,它比传统鱼群算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优的能力,并通过仿真计算也表明了此算法的优越性.
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