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在量子遗传算法(QGA)的基础上,提出了一种解决组合优化问题的改进型量子遗传算法(NIQGA).为充分利用量子态的干涉性和纠缠性,该算法引入了动态调整量子门旋转角步长机制、量子交叉操作和量子变异操作,因而具有更高的搜索效率.利用两种典型组合优化问题——0/1背包问题和路由选择问题进行验证.结果表明,相比于GA和QGA,NIQGA具有收敛速度快和全局搜索能力强的特点,在解决基因间弱关联性的组合优化问题时有更优的性能. 相似文献
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基于量子遗传算法和IMST算法的QoS多播路由算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种求解QoS多播路由算法,该算法基于量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm ,QGA)和IMST算法(Improved Minimum Spanning Tree,IMST),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,使得种群的多样性强;最后,引入改进的MST算法进行受约束最小Steiner 树的生成,解的收敛精度高,收敛速度快;通过仿真实验标明此算法在种群规模较小,迭代次数较少的情况下就可以收敛到最优解,该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. 相似文献
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量子遗传算法(QGA)是量子计算和遗传算法相结合的产物,将量子的态矢量表示引入到遗传算法中,具有比遗传算法更好的搜索效率和收敛性。本文首先介绍了量子遗传算法的基本原理,讨论了基于量子遗传算法的一系列改进,然后将量子遗传算法应用于无约束优化问题,实例计算表明了算法在该类问题中的有效性和可行性。 相似文献
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基于改进遗传量子算法的FIR数字滤波器设计 总被引:4,自引:1,他引:3
采用改进遗传量子算法(IGQA)进行FIR数字滤波器的优化设计,将滤波器的过渡带样本值作为变量进行优化,解决了传统方法(查表法)不能保证数据最优的问题。针对遗传量子算法(GQA)在优化连续多峰函数时易出现早熟的问题,提出一种改进遗传量子算法(IGQA),典型函数测试表明,IGQA的性能优于GQA和其它几种遗传算法,收敛速度快,全局寻优能力强,能有效地克服早熟现象。采用IGQA优化设计的FIR数字低通和带通滤波器的性能较查表法得到了很大改善。 相似文献
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量子遗传算法具有种群规模小,全局搜索能力强的特点被广泛应用于各类优化问题的求解.为了进一步提高量子遗传算法的收敛速度和搜索稳定性,克服算法的早熟问题,本文改进了基于自适应机制的量子遗传算法.在自适应量子遗传算法的基础上根据种群的适应度定义了个体相似度评价算子、个体适应度评价算子和种群变异调整算子及相应算子的计算方法,利用多算子协同评价当前种群状态并根据进化代数的变化,自适应的改变个体的变异概率,提高了算法全局寻优能力和收敛速度,降低了算法陷入局部寻优的概率.此外,为了提高算法的时间效率,将算法采用并行多宇宙的方式实现.实验结果表明,本文提出的算法在全局搜索性能、收敛速度和时间效率方面有较好的综合表现. 相似文献
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量子遗传算法是一种融合量子计算和遗传算法优点的智能算法,常用于求解组合优化问题.本文给出多输出RM(Reed Muller)逻辑电路最佳极性搜索方案,将量子遗传算法应用到多输出固定极性RM电路逻辑优化中.针对量子遗传算法易陷入局部极值的缺陷,结合群体灾变思想,提出一种基于量子遗传算法的多输出RM逻辑电路最佳极性搜索算法.最后对多个大规模PLA格式基准电路测试表明:该算法与基于遗传算法的最佳极性搜索相比,在优化能力、寻优性能和收敛速度等方面都有不同程度的提高. 相似文献
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模糊C均值聚类对初始参数有着较强的依赖性,文中针对其对初始聚类中心敏感的问题,提出利用量子粒子群来优化FCM的初始聚类中心。粒子群优化算法具有较强的全局搜索能力,但局部搜索能力不足,因此借助于量子理论,将粒子群量子化,借助量子旋转门改变粒子的移动,同时利用量子非门增加种群的多样性,加强粒子群优化算法的局部寻优能力。并最终利用量子粒子群优化算法搜寻FCM算法的初始聚类中心,通过实验仿真表明,改进的算法在加快搜索速度的同时,能获得较为稳定的聚类中心且分割效果明显优于标准的FCM算法。 相似文献
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为了提高红外图像增强的效果,采用改进量子粒子群算法。首先构造粒子群多层空间结构,粒子运行空间划分为主层空间、次层空间,粒子信息交流通过主层空间、次层空间分别进行,交流过程受自身信息度因子和交流度因子影响;接着量子旋转门更新通过镜像门操作,梯度方法自适应调整量子门的旋转角度,提高了算法性能;最后将红外图像高频分量和低频分量分离,对其分别进行增强。实验仿真显示本文算法对红外图像增强结果相比其他算法较清晰,优质系数评价指标相比HE、NSCT、MSR、PSO、RSQS算法分别提高了43.60、36.52、25.60、19.24、12.14,对比度指标相比HE、NSCT、MSR、PSO、RSQS算法分别提高了27.99、20.70、15.28、13.97、10.85,性能指标较优。 相似文献
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求解连续空间优化问题的量子粒子群算法 总被引:6,自引:0,他引:6
为提高粒子群算法的搜索能力和优化效率并避免早熟收敛,将量子进化算法融合到粒子群算法中,提出一种求解连续空间优化问题的量子粒子群优化算法.用量子位的概率幅对粒子位置编码,用量子旋转门实现粒子移动,完成粒子搜索;用量子非门实现变异,提高种群多样性.因每个量子位有两个概率幅,故每个粒子同时占据空间两个位置,在粒子数目相同时,能加速粒子的搜索进程.实验结果表明,本算法优于基本粒子群算法. 相似文献
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针对模糊C-均值聚类算法容易陷入局部极值等缺陷,提出了基于改进QPSO的模糊C-均值聚类,算法利用QPSO的优点,并对量子门更新策略进行了改进。实验结果显示该算法提高了模糊聚类算法的聚类效果以及搜索能力,在全局寻优能力、跳出局部最优能力、收敛速度等方面具有优势。 相似文献
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为了克服粒子群优化算法早熟收敛以及粒子在进化过程中缺乏很好的方向指导的问题,算法中采用了量子技术以及免疫机制来提高粒子群的收敛速度和寻优能力,从而获得了一个新的自适应免疫量子粒子群优化算法.仿真试验表明该算法具有较好的性能. 相似文献
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本文针对传统粒子群算法自实际应用中出现速度缓慢及局部最优解等等问题,提出了一种改进粒子群算法,并且将其应用在电力系统中,希望能够解决电力系统所存在的例如无功优化等问题中.改进后的粒子群算法在实际应用中收敛速度更加合理,能够有效保证种群的多元性,有效解决传统粒子群所存在的局部最佳解问题. 相似文献