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基于量子進化算法求解動態交通分配模型_陳華程
量子進化是一種新興的基于種群的進化計算方法， 它以量子態向量為形式化表達方式， 將量子計算的概念引入染色體的編碼構成規則， 從而使遺傳計算中的一條染色體可以表達多個不同狀態的疊加，并利用量子門機制實現染色體的交叉，進而實現最優解或滿意解的求取。與傳統的遺傳算法相比較，量子進化能夠更加快速地在問題空間中尋找最優值， 種群規模小而不影響算法性能，同時兼有“勘探”和“開采”的能力收斂速度很快且具有較強的全局優化能力。在 A.Narayanan 和 M.Moore 于 1996 年首次提出量子進化概念之后，Kuk-Hyun Han 分別于 2000 年和 2002 年提出了遺傳量子算法 （Genetic Quantum Algorithm， GQA） 和量子進化算法 （Quantum Evolutionary Algorithm， QEA），提出了以量子門旋轉角度策略與移民策略來實現染色體更新， 并在背包問題的求解中取得了良好的效果。目前量子進化算法以其高效的收斂速度、較小的種群規模以及優秀的全局搜索能力等諸多特點， 已經廣泛應用于數值優化、組合優化、圖像處理、電路設計及多目標優化等多個應用研究領域。
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