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J-GLOBAL ID：201702272671427925   整理番号：17A0301095

BLOCH球面座標に基づく改良量子遺伝的アルゴリズムとその応用【JST・京大機械翻訳】

An improved bloch spherical quantum genetic algorithm and its application

著者 (3件)： Li Jiacai (School of Traffic &Transportation Engineering, Central South University) ,  Han Kun (School of Traffic &Transportation Engineering, Central South University) ,  Bao Tianzhe (School of Traffic &Transportation Engineering, Central South University)
資料名： Tiedao Kexue Yugongcheng Xuebao  (Tiedao Kexue Yugongcheng Xuebao)
巻： 13  号： 11  ページ： 2262-2269  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3009A  ISSN： 1672-7029  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 量子遺伝的アルゴリズム(QGA)が連続的多峰性関数最適化のために局所的極値に陥りやすいという問題を解決するために,BLOCH球面座標に基づく改良量子遺伝的アルゴリズム(GLBQGA)を提案した。大域的局所的突然変異演算子を導入することによって,局所的探索機構をグローバル最適化に導入することによって,局所的近傍探索によってグローバル最適解に収束することができた。さらに,このアルゴリズムは,探索空間の不変性を保証し,探索効率を改善するために,量子トランスフェクション方式をさらに最適化した。機関車の負荷分散均一性配分の最適化調整と短時間交通流予測における応用は,GLBQGAが早熟収束の問題を効果的に克服し,探索時間を増加させずに解決精度を改善することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  機関車 ,  近傍探索法 ,  不変性 ,  負荷分散 ,  *極座標 ,  交通流
準シソーラス用語： 探索時間 ,  探索効率 ,  探索空間 ,  最適解 ,  大域的最適化 ,  突然変異演算子 ,  多峰性関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： bloch spherical coordinate ,  quantum genetic algorithm ,  spring adjustment ,  traffic flow prediction

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 球面座標 ,  量子遺伝的アルゴリズム ,  応用