%0 Journal Article %A 姜淑娟 %A 赵雪峰 %A 周绮 %T 改进的量子遗传算法及其在测试数据生成中的应用 %D 2012 %R 10.3724/SP.J.1087.2012.00557 %J 计算机应用 %P 557-560 %V 32 %N 02 %X 针对测试数据自动生成中收敛速度不够快的缺点,提出一种改进的量子遗传算法(IQGA),其对量子遗传算法的主要改进是:1)在个体更新时,对个体的某一位取反,将取反后的个体用于指导下一代个体的进化;2)对测量后的二进制个体进行变异,而不是传统的互换量子比特的概率幅。将IQGA用于测试数据生成,通过对三个基础程序进行实验,结果表明IQGA在覆盖率和迭代次数两个方面都优于传统量子遗传算法。IQGA不仅能保证种群朝着正确的方向进化,同时有效地避免了早熟现象,能以更快的速度搜索到目标解。 %U http://www.joca.cn/CN/10.3724/SP.J.1087.2012.00557