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基于量子进化算法求解动态交通分配模型_陈华程
量子进化是一种新兴的基于种群的进化计算方法， 它以量子态向量为形式化表达方式， 将量子计算的概念引入染色体的编码构成规则， 从而使遗传计算中的一条染色体可以表达多个不同状态的叠加，并利用量子门机制实现染色体的交叉，进而实现最优解或满意解的求取。与传统的遗传算法相比较，量子进化能够更加快速地在问题空间中寻找最优值， 种群规模小而不影响算法性能，同时兼有“勘探”和“开采”的能力收敛速度很快且具有较强的全局优化能力。在 A.Narayanan 和 M.Moore 于 1996 年首次提出量子进化概念之后，Kuk-Hyun Han 分别于 2000 年和 2002 年提出了遗传量子算法 （Genetic Quantum Algorithm， GQA） 和量子进化算法 （Quantum Evolutionary Algorithm， QEA），提出了以量子门旋转角度策略与移民策略来实现染色体更新， 并在背包问题的求解中取得了良好的效果。目前量子进化算法以其高效的收敛速度、较小的种群规模以及优秀的全局搜索能力等诸多特点， 已经广泛应用于数值优化、组合优化、图像处理、电路设计及多目标优化等多个应用研究领域。
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