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1.
一种改进的混合量子遗传算法 总被引:6,自引:1,他引:5
提出了一种改进的混合量子遗传算法(IHQGA),该算法首先在量子个体上实施量子交叉,这一操作有利于保留相对较好的基因段;其次,采用量子比特相位法更新量子门和自适应调整搜索网格的策略;最后,引入拟Newton算法进行局部搜索操作,使得种群的多样性强,解得的收敛精度高,收敛速度快;通过复杂函数测试标明此算法的优化质量和效率都强于传统遗传算法和量子遗传算法;另外,从理论上也证明了该算法以概率l收敛于全局最优解. 相似文献
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蔡奎生 《计算机工程与科学》2009,31(10)
针对网络通信中带时延约束的多播路由问题,提出了一种基于量子遗传退火策略的路由算法。文中对路由选择问题的优化模型进行了描述,并深入研究了量子遗传退火及其在多播路由选择优化问题中的应用。仿真实验表明,与基于遗传算法的多播路由算法相比,该算法具有更快的收敛速度和更好的全局寻优能力。 相似文献
3.
针对量子遗传算法在复杂连续函数优化中存在的收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,提出一种改进型量子遗传算法。采用动态策略调整量子门旋转角,以加快收敛速度,采用优体交叉策略实施交叉操作,以增强局部搜索能力。通过典型复杂连续函数的测试验证该算法的可行性和有效性。 相似文献
4.
传统的量子遗传算法是基于二进制编码进行的,每次计算需要进行编码和解码操作,影响了算法的效率。针对这一问题,提出了实数编码的自适应量子遗传算法(RQGA)。首先运用实数和量子比特共同编码,并采用自适应频率的临近算符对编码进行更新,而后运用自适应转角策略更新量子比特串,以保证算法保持搜索性能和求解性能的平衡。最后分别采用二进制遗传算法、二进制量子遗传算法以及实数和量子比特共同编码的自适应量子遗传算法对Schaffer’f6函数进行测试对比,结果表明,实数和量子比特共同编码的自适应量子遗传算法无论在收敛速度还是收敛精度方面都体现了较好的优越性。 相似文献
5.
量子克隆多播路由算法 总被引:5,自引:0,他引:5
BSMA(bounded shortest multicast algorithm)被认为是最好的受限多播路由算法;然而,过长的计算时间限制了其应用.作为一种全局优化算法,遗传算法(GA)被越来越多地应用于解决多播路由问题.与传统的算法相比,遗传算法的全局搜索能力更强,但其易"早熟"的特点使它并不总是能够得到最优多播树.提出量子克隆多播路由算法,有效地解决了"遗传"多播路由算法中的"早熟"问题,量子交叉的引入,加快了算法的收敛速度.算法实现简单、控制灵活.仿真结果表明,该算法的性能优于BSMA算法和传统的遗传算法. 相似文献
6.
为加快量子遗传算法的参数更新速度,简化遗传操作步骤,提出了一种基于通用量子门的量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm with Universal Quantum Gate,UQGA)。该方法以通用量子门为逻辑计算单位,对染色体进行遗传操作。利用Hadamard门进行基础变换;通用量子门通过新的旋转角度函数,对各个基因位进行选择、变异操作;通过求解适应度函数,得到全局最优解;同时,算法经数学证明是收敛的。该算法应用到函数极值搜索和Iris数据集特征选择中。实验结果表明,UQGA具有较好的全局搜索和特征选择性能,尤其是在收敛速度、运算时间和分类准确率方面明显优于普通量子遗传算法和普通遗传算法。 相似文献
7.
多约束QoS组播路由问题是NP完全问题。提出一种基于双链量子遗传算法的多约束QoS组播路由算法,该算法具有种群多样性、收敛速度快、并行性更高等优点,并对算法具体流程和实现方法进行了详细的描述。实验结果表明,与已有的遗传算法、量子遗传算法相比,该算法有搜索速度快、全局寻优能力强等优点。 相似文献
8.
基于量子遗传算法的路由选择 总被引:1,自引:0,他引:1
网络中存在许多设计和优化问题,其中相当一部分属于NP类型。传统的解法由于计算复杂度过大而失效。文中探讨了该类问题中路由选择问题的一种新的解决方法:量子遗传算法。就路由选择问题的数学模型进行了简单的介绍,并深入研究了量子遗传算法及其在路由选择优化问题中的应用,最后在计算机上进行了模拟分析实验。仿真实验的结果表明,量子遗传算法在性能上优于常规遗传算法。该算法搜索速度快、效率高,并且具有较强的实用性和鲁棒性。 相似文献
9.
网络中存在许多设计和优化问题,其中相当一部分属于NP类型。传统的解法由于计算复杂度过大而失效。文中探讨了该类问题中路由选择问题的一种新的解决方法:量子遗传算法。就路由选择问题的数学模型进行了简单的介绍,并深入研究了量子遗传算法及其在路由选择优化问题中的应用,最后在计算机上进行了模拟分析实验。仿真实验的结果表明,量子遗传算法在性能上优于常规遗传算法。该算法搜索速度快、效率高,并且具有较强的实用性和鲁棒性。 相似文献
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混合量子遗传算法及其在VRP中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
物流配送车辆路径问题(VRP)是一类典型的NP问题.针对提高寻优能力问题,构造了一种混合量子遗传算法(HQGA),即在传统量子遗传算法(QGA)随机全局搜索的基础上引入一个免疫算子,通过该算子的局部搜索操作实现线路内次序的再优化.给出了该算法的具体实现方法和流程,并用实例进行测试.仿真结果表明混合量子遗传算法的寻优性能优于传统量子遗传算法(QGA)及文献中的其它方法,可以避免出现早熟收敛,是求解车辆路径问题的一种有效的算法. 相似文献
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基于多链拓展编码方案的量子遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高量子遗传算法的性能,提出了一种基于多链拓展编码方案的量子遗传算法。根据编码方案,将每个量子位分解为多个并列的基因,有效地拓展了搜索空间;结合编码方案提出量子更新策略,并引入了动态调整旋转角机制对个体进行更新,使用量子非门变异策略实现量子变异。仿真实验中,分析了使用不同变异概率[0,0.1,…,0.9,1]时对算法性能的影响,对比了分别使用普通量子遗传算法、双链编码方案、三链编码方案以及四链编码方案的量子遗传算法在优化函数极值问题时算法的性能。实验结果证明,通过增加基因链可以显著提高算法的性能,多链拓展编码方案可以提高量子遗传算法的性能,是有效的。 相似文献
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自适应Bloch球面的量子遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法的基础上,提出一种自适应Bloch球面的量子遗传算法。该算法按两种方式自适应地选取Bloch球面的一部分进行搜索:沿经线方向选取和沿纬线方向选取,并在理论上证明了这两种选取方式都能够包含所求连续优化问题的所有可行解。在对选取的Bloch球面进行搜索时,提出了近似等面积搜索的方法,进而推导出两个相位转角大小之间的反比例关系,染色体的变异操作也作了相应的修改以适应选取区域的限制。实验表明该算法在搜索能力方面与基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法基本相当,但优化效率方面有明显提高。 相似文献
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基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法及其应用 总被引:8,自引:1,他引:7
提出了一种基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法. 该方法用量子位构成染色体; 用量子位的Bloch坐标构成染色体上的基因位; 用量子旋转门进行染色体上量子位的更新; 用量子非门进行染色体变异. 对于量子旋转门的转角大小及方向的确定, 提出了一种简易快捷的新方法; 对旋转和变异操作, 提出了基于量子位Bloch坐标的新算子. 该算法将量子位的3个Bloch 坐标都看作基因位, 每条染色体包含3条并列的基因链, 每条基因链代表1个优化解.在染色体数目相同时, 可加速优化进程. 以函数极值优化和神经网络权值优化为例, 仿真结果表明该方法在搜索能力和优化效率两个方面优于普通量子遗传算法和简单遗传算法. 相似文献
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针对物流配送过程中存在的动态车辆调度问题,即带载车量约束的实时优化车辆路径问题,提出一种自适应量子遗传算法,用于最小化配送成本.根据搜索点目标函数的变化率,提出一种自适应量子旋转门更新方式,并通过子种群适应度值的变化确定量子旋转角的方向和大小,进而引导种群进化方向,提高算法的全局搜索广泛性;设计了一种变异操作,用于保持自适应量子遗传算法的种群多样性,进而提高算法全局搜索的宽泛性;引入基于两元素搜索原则的局部搜索方法来增强算法的局部优化能力.仿真实验和算法比较验证了所提算法的有效性和优越性. 相似文献