混合量子遗传算法及其性能分析

首先比较了带量子门更新和群体灾变的量子算法(QA)以及加入对量子位的交叉和变异操作的量子遗传算法(QGA);然后结合量子搜索和传统遗传搜索提出了混合量子遗传算法的框架,并给出了基于二进制编码的混合量子遗传算法(BQGA)和基于实数编码的混合量子遗传算法(RQGA).基于典型问题的数值仿真和比较表明,RQGA的性能明显优于其他算法,对参数和初值具有较好的鲁棒性.     

基于量子遗传算法的非线性无约束优化方法

量子遗传算法(QGA)是量子计算和遗传算法相结合的产物,量子遗传算法将量子比特和量子旋转门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。非线性无约束优化是典型的工程应用问题,而复杂非线性函数的优化结果往往不能令人满意,如陷入局部最优等。利用量子遗传算法强大的搜索能力,可以很好的解决复杂非线性函数的无约束优化问题,实验表明量子遗传算法在该类问题中的有效性和可行性。     

量子遗传算法及其在多用户检测中的应用

量子计算与遗传算法相结合的量子遗传算法是当今计算智能领域的一个前沿课题。文章从研究遗传算法在并行实现上的困难和改进方法出发,探讨了量子计算与遗传算法结合的理论基础,分析了量子遗传算法的理论和结构,最后提出了一种基于量子遗传算法的多用户检测方法。仿真结果表明,基于量子遗传算法的多用户检测器抗多址干扰的能力明显优于经典遗传算法多用户检测器。     

量子遗传算法研究进展

针对量子遗传进行了研究,介绍了量子遗传算法的发展、基本理论和方法,从量子门的改进、加入新算子、量子遗传算法的并行性、混合量子遗传算法四个角度论述了量子遗传算法的改进方法,并总结了量子遗传算法的应用领域。最后提出了量子遗传算法的发展方向。     

改进量子遗传算法在多峰值函数寻优中的应用

针对标准量子遗传算法(QGA)在寻找多峰值最优时存在局部寻优能力较差和易早熟的缺陷,提出一种改进量子遗传算法(QQGA),运用基于概率划分的小生境协同进化策略初始化量子种群,并采用动态量子旋转角调整策略来加快收敛速度;加入量子移民和保优选择策略,提高规划效率,避免陷入局部最优。利用复杂二元函数测试改进量子遗传算法,结果比标准量子遗传算法效率高。     

改进的量子遗传算法及应用

针对量子遗传算法在函数优化中迭代次数多,容易陷入局部最优解等缺点,提出新的量子遗传算法.该算法的核心是采用新的量子旋转门调整策略对种群进行更新操作,有效保证了种群的多样性,可以避免算法陷入局部最优解,提高了算法的全局寻优能力.同时能以更快的速度收敛于全局最优解.通过对典型复杂函数测试,计算结果表明,提出的算法优化质量和效率都要优于传统遗传算法和一般量子遗传算法.     

基于量子遗传优化的盲检测算法

量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm)作为量子计算理论和遗传算法原理相结合的一种新兴的全局优化算法,因算法具有寻优能力强、收敛速度快和计算时间短的特点,在许多领域都得到了广泛应用。文中首先给出基于SIMO系统的BPSK发送信号盲检测模型,利用补投影算子构造盲检测优化代价函数,在此基础上利用量子遗传算法进行优化,获得最佳估计序列。算法性能仿真表明,文中提出的基于量子遗传优化的盲检测算法收敛速度快、能够成功实现盲检测,具有一定的应用价值。     

基于量子遗传算法的盲源分离算法研究

在改进遗传量子算法的基础上，提出了一种新的量子遗传算法并从理论上证明了算法的全局收剑性．提出了基于量子遗传算法与独立分量分析算法相结合的盲源分离新算法．仿真结果表明：新方法比采用常规遗传算法的盲源分离方法具有明显的高效性．     

基于越库配送车辆调度的混合量子遗传算法(QGA)研究

量子遗传算法(QGA)是将经典的量子理论应用到遗传算法当中,将量子态引入传统比特模型中,一种新型的求解最优问题的算法。越库配送车辆调度是一类经典的组合优化问题,基于量子遗传算法,针对提高物流配送过程中要求的快速和高效的问题,本文研究了一种混合量子遗传算法的框架,提出了解决传统物流调度中的配送优化方案的新思路,研究了新的量子更新和概率调整的策略,使该方法更加贴合物流配送的实际问题,实验结果显示,采用混合量子遗传算法后的性能明显优于传统的量子遗传算法,取得了更高的最佳适应度,具有良好的应用前景。     

量子遗传算法在TSP中的应用

本文提出了一种改进的量子遗传算法,其核心是对量子遗传算法中的量子旋转门的调整策略进行改进。在现有的静态、指数型动态调整策略的基础上提出了基于正弦函数的动态调整策略。文中对旅行商问题（TSP）的仿真实验结果表明：改进后的算法的优化质量和效率都优于遗传算法和一般量子遗传算法。     

基于量子遗传算法的路由选择

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。     

基于量子遗传算法的PID控制器参数自整定

提出了一种基于量子遗传算法（QGA）的PID控制器参数整定方法。首先定义一个包含表示系统超调量、上升时间和稳态误差指标项的适应度函数,并根据实际系统的性能要求对指标项进行适当加权。之后采用具有量子比特个体表示形式和量子旋转门实现种群进化的量子遗传算法,对PID进行多目标寻优,从而实现PID参数的自动整定。仿真结果表明,该方法优化得到PID控制器的综合性能优于常规方法和一般遗传算法得到的PID控制器。     

Learning linear operators by coordinated aggregation-based PSO

The coordinated aggregation-based particle swarm optimisation (CA-PSO) technique is implemented for learning linear operators. In the developed learning algorithm, the swarm consists of linear operators instead of particles. Each candidate operator in the population is attracted only by operators with better objectives than its own; with the exception of the operator with the best achievement which moves randomly as a ‘crazy’ agent. The CA-PSO learning algorithm learns optimal quantum and other linear operators and its results are compared with those given by Dan Ventura's learning algorithm and genetic algorithms. The comparison proves an improved performance of the developed learning algorithm over the state-of-the-art methods.     

基于量子进化算法的路由选择

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。为了降低计算机网络的时延和运营费用以改进网络性能,采用量子进化算法优化计算机网络中路由选择问题,深入研究了量子进化算法及其在路由选择优化问题中的应用,并对量子进化算法进行了改进,使之更适合这类问题的求解。仿真实验结果表明,同传统优化算法相比该方法对求解网络的路由选择具有很大优越性。研究结果不仅对各类网络的优化问题有一定的应用价值,而且也扩展了量子进化算法的应用范围。     

量子纠缠遗传算法在微带耦合器中的应用

结合量子纠缠理论,提出了量子纠缠遗传算法。利用多粒子的量子纠缠W态,探讨了量子染色体的纠缠编码方式;给出了量子更新算符、量子变异算符和量子交叉算符的具体形式;给出了量子纠缠遗传算法的具体步骤。最后,将量子纠缠遗传算法应用到微带耦合器设计中,其结果表明量子纠缠遗传算法优化速度很快,能够得到很好的优化结果。     

基于改进量子遗传算法的连续函数优化研究

针对一般量子遗传算法在求解连续函数优化问题时存在的困难,研究了一种改进的量子遗传算法.该算法采用一种新的量子旋转门--Hε门对种群进行更新操作,可有效避免算法陷入局部最优解,提高算法的全局寻优能力.将该算法应用于几个典型复杂函数的优化测试结果表明,改进的量子遗传算法在对连续函数进行求解时,综合性能明显优于传统遗传算法和一般量子遗传算法.     

基于多链拓展编码方案的量子遗传算法

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。     

基于量子遗传算法的软件测试数据自动生成

测试数据的自动生成是测试阶段最关键的技术问题,改进软件测试方法,对提高软件测试的自动化程度具有十分重要的现实意义;在测试数据的自动生成的方法中,遗传算法虽然取得了较好的效果,但是这种算法存在缺陷和局限性,而量子遗传算法改善了其不足之处;应用量子遗传算法解决软件测试数据生成问题,克服了传统的以测试数据为核心的测试方法的不足和缺陷,实验结果表明量子遗传算法的测试用例生成效率高于遗传算法;所以,量子遗传算法可以作为一种较为理想的算法进行测试数据的自动生成,对软件测试中的测试数据自动生成具有很强的使用价值。