摘要
将量子算法和模拟退火算法相结合,提出一种量子进化和模拟退火的混合优化算法。本算法同时利用了量子算法的并行搜索能力和模拟退火算法的串行搜索能力,和量子算法相比有更快的收敛速度和更好的全局寻优能力。仿真实验也表明本算法有更好的搜索性能。
This paper proposes a kind of mixed optimization algorithm that combines quantum evolution with simulate anneal algorithm, which based on the capacity of parallel searching of quantum algorithm and the capacity of serial searching of Simulate Anneal Algorithm. So this algorithm has more fast convergence and better global convergence. The simulated experiments show the algorithm has better global searching capacity.
出处
《湖北汽车工业学院学报》
2006年第2期34-37,共4页
Journal of Hubei University Of Automotive Technology
基金
陕西省自然科学基金项目(2004F23)
关键词
量子进化
进化计算
模拟退火
遗传算法
quantum evolution
evolutionary eomputation
simulate anneal
genetic algorithm
