【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第2期 316-321页,共6页

【作 者】： 戴勇谦 [1] ; 张明武 [2] ; 祝胜林 [2] ; 戴勇新 [3]

【摘 要】 针对标准的量子遗传算法（QGA）应用于数值优化时容易早熟收敛而陷入局部最优的问题，引入k位变异子空间概念对Q—bit变异概率分布进行了分析，传统随机变异机制和QGA自蕴变鼻机制存在冲突。为此提出一种用观测状态的阶段式大尺度变异机制（SLVMB00），并将SLVMB00变异算子嵌入到量子旋转策略表中，实现起来简单高效。通过典型复杂函数测试表明SLVMB00使得QGA应用于数值优化时能有效地避免早熟收敛、跳出局部最优，而且全局寻优能力优于其它方法。