量子遗传算法提升多元函数优化效率与精度

量子遗传算法在多元函数优化上的应用(2014年)是一篇关注工程技术领域的论文，针对遗传算法(GA)在解决函数优化问题时存在的局限性，如收敛速度慢和精度较低，该研究提出了将量子遗传算法(QGA)作为改进工具。量子遗传算法是量子计算与遗传算法相结合的产物，它利用了量子力学中的并行性和概率性搜索特性，能够在多维度搜索空间中提供更高效的寻优策略。 论文的主要贡献在于通过Matlab平台进行了实际的仿真实验，结果显示量子遗传算法相较于传统遗传算法有显著优势。QGA在多元函数优化中的表现不仅体现在更快的收敛速度上，而且在精度上也有所提升，这表明其在解决复杂优化问题时具有更高的效率和准确性。这对于提高工程优化问题的求解效率和优化效果具有重要的实践价值。 研究者梅晓娟、徐余法、苏强强和戴志军分别来自上海电机学院电气学院，他们的工作得到了上海市自然科学基金项目、上海市教育委员会重点学科基金以及上海电机学院重点学科的支持。他们关注的核心问题是遗传算法的改进，特别是将其量子化以应对多元函数优化中的挑战。 关键词包括遗传算法、量子遗传算法和多元函数，这些关键词揭示了论文的核心内容和研究焦点。该篇文章对于理解和应用量子遗传算法在工程优化中的作用，以及如何提升传统算法性能具有重要的参考价值，适合于相关领域的研究人员和工程师深入学习和探讨。