【摘 要】
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针对基本遗传算法易早熟与局部搜索能力欠佳的缺陷,将一种改进的量子遗传算法应用于无人机生命迹象探测路径优化。在基本量子遗传算法的基础上,根据目标函数梯度自适应地确定
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学基金项目(2014KB236)
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针对基本遗传算法易早熟与局部搜索能力欠佳的缺陷,将一种改进的量子遗传算法应用于无人机生命迹象探测路径优化。在基本量子遗传算法的基础上,根据目标函数梯度自适应地确定量子旋转门转角。数值实验表明,该改进算法比基本量子遗传算法有更好的局部收敛性与更快的收敛速度,可获得比基本量子遗传算法更优的生命迹象探测路径。
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