%0 Journal Article
%T 一种基于粒子群优化方法的改进量子遗传算法及应用
%A 周殊
%A 潘炜
%A 罗斌
%A 张伟利
%A 丁莹
%J 电子学报
%P 897-901
%D 2006
%X 本文采用粒子群优化(PSO)方法代替量子门来更新量子比特状态,得到一种改进的量子遗传算法(QGA)——PSQGA,并根据QGA自身概率特性,引入了最优解方差函数来评价该算法的稳定性能.利用四种典型连续函数寻优问题和0/1背包问题,分别对PSQGA和改进的使用量子门的量子遗传算法(IQGA)进行了测试;并将它们应用到图像稀疏分解的实例中.结果表明,PSQGA算法的寻优能力及稳定性均优于IQGA,且具有更好的收敛性以及更强的连续空间搜索能力,适合于求解复杂优化问题.
%K 量子遗传算法
%K 量子计算
%K 粒子群优化
%K 0/1背包问题
%K 稀疏分解
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract1069.shtml