量子干扰交叉遗传算法及其应用研究

杨玉; 戴红伟; 李存华

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量子干扰交叉遗传算法及其应用研究

更新时间：2026-09-04

- 量子干扰交叉遗传算法及其应用研究
- Quantum Interference Crossover Based GA and its Application
- 微电子学与计算机 2012年29卷第3期页码：26-30
- 作者机构：
  
  淮海工学院机构计算机工程学院,江苏,连云港,222005
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  江苏省自然科学基金项目(BK2008190)科技部科技人员服务企业行动项目(2009GJC10043)江苏省高校自然科学研究项目(09KJB510001)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2012
- 稿件说明：
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杨玉, 戴红伟, 李存华. 量子干扰交叉遗传算法及其应用研究[J]. 微电子学与计算机, 2012, 29(3): 26-30.

YANG Yu, DAI Hong-wei, LI Cun-hua. Quantum Interference Crossover Based GA and its Application[J]. 2012, 29(3): 26-30.
杨玉, 戴红伟, 李存华. 量子干扰交叉遗传算法及其应用研究[J]. 微电子学与计算机, 2012, 29(3): 26-30. DOI：

YANG Yu, DAI Hong-wei, LI Cun-hua. Quantum Interference Crossover Based GA and its Application[J]. 2012, 29(3): 26-30. DOI：

摘要

针对遗传算法中传统交叉算子交叉效率低下等缺点

提出改进型全干扰量子交叉遗传算法.与基于位置信息的经典量子全干扰交叉模型不同

改进型交叉算子通过距离比较

能够获取质量更高的候选解.通过对旅行商问题 (TSP) 求解的对比实验表明

改进量子交叉遗传算法能有效平衡全局搜索和局部探索

具有更强的稳定性和寻优能力.

Abstract

In order to overcome the low efficiency of crossover in Genetic Algorithm (GA)

a modified quantum interference crossover based GA was proposed.Unlike position based classical quantum interference crossover

the improved crossover can generate better solutions through distance comparison.Simulation results on Traveling Salesman Problem (TSP) show that the new algorithm can well balance the exploration and exploitation abilities in the whole searching space

and have superior ability of searching the global optimal of near-optimal solutions.

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