1) improved QEA
改进的量子进化算法
1.
Aiming at the difficulty faced by Quantum–inspired Evolutionary Algorithm(QEA) in solving actual problems,this paper presents an improved QEA,and applies it to the TSP.
针对量子进化算法(Quantum–inspired Evolutionary Algorithm,QEA),在解决实际问题中遇到的困难,提出一种改进的量子进化算法,应用于求解旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP),并提出了TSP中的Hamilton圈的随机搜索编码技术。
2) improved quantum evolutionary algorithm
改进量子进化算法
3) IQGA
改进的量子遗传算法
1.
Emphasis is on the IQGA-SMOM technique and optimization design of microstrip is realized successfully by using DMM technique.
详细介绍了谱域矩量法(SMOM)中V矩阵的快速求取,重点论述了改进的量子遗传算法与谱域矩量法的结合,并采用直接矩阵操作技术(DMM)实现对微带天线的优化设计。
4) quantum-inspired evolutionary algorithm
量子进化算法
1.
Optimization of SoC test architecture based on quantum-inspired evolutionary algorithm;
基于量子进化算法的SoC测试结构优化
2.
Application of quantum-inspired evolutionary algorithm in reactive power optimization;
量子进化算法在电力系统无功优化中的应用
3.
Quantum-inspired evolutionary algorithm is a kind of evolutionary computation algorithm in the form of quantum chromosome and is based on the concept of quantum computation.
量子进化算法是一种基于量子计算概念且具有量子染色体形式的进化算法,由于计算中融入了当前最优解的信息,同时采用全干扰交叉操作克服早熟现象,因此该算法具有更快的收敛速度和全局寻优能力。
5) quantum evolution algorithm
量子进化算法
1.
Cementing plan optimization design based on quantum evolution algorithm
基于量子进化算法的固井方案优化设计
2.
To raise global search capacity and convergent speed, a new evolution algorithm, based- descending search quantum evolution algorithm, was put forward on the basis of the quantum evolution algorithm (QEA) and the hybrid genetic algorithm.
为了提高全局寻优能力和收敛速度,基于量子进化算法和混合遗传算法,提出了一种新的进化算法。
3.
In this paper we proposed two methods to solve the multiple sequence alignment using Adaptive Genetic Algorithm and Quantum Evolution Algorithm separately after studying these existing methods.
本文在研读了现有比对方法之后,提出了用自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm-AGA)和量子进化算法(Quantum Evolution Algorithm -QEA)来求解MSA问题。
6) Quantum evolutionary algorithm
量子进化算法
1.
An improved quantum evolutionary algorithm and its application to a real distribution routing problem;
改进量子进化算法及其在物流配送路径优化问题中的应用
2.
Hybrid Quantum Evolutionary Algorithms and its Application;
混合量子进化算法及其应用
3.
Comparative study of quantum evolutionary algorithm and immune algorithm
量子进化算法和免疫算法的比较研究
补充资料：进化论算法
分子式：
CAS号：
性质：进化首先是生物学的概念。根据达尔文“生物进化论”的观点：生物的发展和演变是根据自然选择的方式进行。生物机能和形态的变化，可从它所处的环境中寻找解释。生物的进化过程也许完全不是随机的，高级生物的进化过程很可能是“合情的产生与检验”的过程，即也许自然界掌握着一种很高明的“自动程序设计”方法进行遗传“程序”的书写。模仿上述生物进化论所形成的应用算法称为进化论算法。
CAS号：
性质：进化首先是生物学的概念。根据达尔文“生物进化论”的观点：生物的发展和演变是根据自然选择的方式进行。生物机能和形态的变化，可从它所处的环境中寻找解释。生物的进化过程也许完全不是随机的，高级生物的进化过程很可能是“合情的产生与检验”的过程，即也许自然界掌握着一种很高明的“自动程序设计”方法进行遗传“程序”的书写。模仿上述生物进化论所形成的应用算法称为进化论算法。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条