【摘 要】
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针对传统进化算法的早熟和收敛速度慢等瓶颈问题，提出了自适应混沌量子克隆算法．算法中采用量子编码来表示个体，利用个体质量、进化代数和个体的分布情况构造变异算子，针对克隆算
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助（60372045）,国家“863”计划资助（2006AA01Z107）
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针对传统进化算法的早熟和收敛速度慢等瓶颈问题，提出了自适应混沌量子克隆算法．算法中采用量子编码来表示个体，利用个体质量、进化代数和个体的分布情况构造变异算子，针对克隆算子局部寻优能力强的特点，通过logistic混沌序列自适应地调节变异尺度，提高种群多样性，避免盲目搜索．对函数优化问题的仿真实验表明：本算法求解精度高，均方差小于10；运算次数小，平均运算代数在10代以内就能获得高质量的解．
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