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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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1 篇 shanghai univ en...

作者

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1 篇 xiao-ming you xi...
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检索条件"主题词=Parallel quantum evolutionary algorithm"

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parallel quantum evolutionary algorithm based on Chaotic Searching Technique for Multi-modal Function Optimization

Parallel Quantum Evolutionary Algorithm based on Chaotic Sea...

引用

2nd ISECS International Colloquium on Computing, Communication, Control and Management (CCCM 2009)

作者： You, Xiao-ming Miao, Xing-wai Liu, Sheng Shanghai Univ Engn Sci Coll Elect & Elect Engn Shanghai Peoples R China

ISBN: (纸本)9781424442461

A novel parallel quantum evolutionary algorithm based on Chaotic searching technique (PCQEA) is proposed. In the algorithm, the use of a chaotic searching technique provides this methodology with superior global search ability;several antibody diversification schemes were incorporated into the algorithm in order to enhance the exploitation and exploration. It can help to obtain the multi-modal optimal solutions rapidly. The technique for improving the performance of PCQEA has been described;simulation experiments result shows that the proposed method surpasses the traditional models in regard to the convergence speed.

关键词： parallel quantum evolutionary algorithm Adaptive operator Multi-modal function optimization Chaotic Searching

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parallel quantum evolutionary algorithm based on Chaotic Searching Technique for Multi-modal Function Optimization

Parallel Quantum Evolutionary Algorithm based on Chaotic Sea...

引用

2009 ISECS International Colloquium on Computing, Communication, Control, and Management

作者： Xiao-ming You,Xing-wai Miao and Sheng Liu College of Electronic and Electrical Engineering,Shanghai University of Engineering Science Shanghai,China

A novel parallel quantum evolutionary algorithm based on Chaotic searching technique(PCQEA)is *** the algorithm,the use of a chaotic searching technique provides this methodology with superior global search ability;several antibody diversification schemes were incorporated into the algorithm in order to enhance the exploitation and *** can help to obtain the multi-modal optimal solutions *** technique for improving the performance of PCQEA has been described;simulation experiments result shows that the proposed method surpasses the traditional models in regard to the convergence speed.

关键词： parallel quantum evolutionary algorithm Adaptive operator Multi-modal function optimization Chaotic Searching

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