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相似文献
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1.
基于改进量子遗传算法的过程神经元网络训练   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对过程神经元网络由于模型参数较多BP算法不易收敛的问题,提出一种基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法.将该算法融合于过程神经网络的训练.按权值参数的个数确定量子染色体上的基因数并完成种群编码,通过新的量子旋转门完成个体的更新.算法中的每条染色体携带3条基因链,因此可扩展对解空间的遍历性,加速优化进程.以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强.  相似文献   

2.
李欣  程春田  曾筠 《控制与决策》2009,24(3):347-351

针对过程神经元网络由于模型参数较多BP算法不易收敛的问题,提出一种基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法.将该算法融合于过程神经网络的训练,按权值参数的个数确定量子染色体上的基因数并完成种群编码,通过新的量子旋转门完成个体的更新.算法中的每条染色体携带3条基因链,因此可扩展对解空间的遍历性,加速优化进程.以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强.

  相似文献   

3.
传统K-均值算法的初始聚类中心从数据集中随机产生,容易陷入局部最优解.提出了一种改进量子遗传聚类方法,用量子比特构成染色体,用实数对量子比特进行编码,用量子旋转门进行染色体更新,用量子Hadamard门进行染色体变异,结合了目标函数的梯度信息,对旋转门的旋转角进行动态调整.每条基因代表一个优化解,在染色体数目相同时,可使搜索空间加倍.实验结果表明,提出的方法在稳定性和分类准确率上都有所提高.  相似文献   

4.
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   

5.
基于函数正交基展开的过程神经元网络训练,由于参数较多BP算法不易收敛。针对这一问题,本文提出了一种基于双链量子遗传算法的解决方案。首先按权值参数的个数确定染色体上的基因数,完成种群编码,然后通过染色体评估获得当前最优染色体,以该染色体为目标,用量子旋转门完成种群中个体的更新,用量子非门实现个体变异增加种群多样性。在该方法中,每条染色体携带两条基因链,因此可扩展对解空间的遍历性,加速优化进程。以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强。  相似文献   

6.
为了提高粒子群优化(PSO)算法的优化效率,结合量子理论提出一种基于Bloch球面坐标的量子粒子群优化算法。在Bloch球面坐标下,粒子自动更新旋转角大小和粒子位置,不需将旋转角以查询表的形式设定(或设定为区间上的固定值),弥补了Bloch球面坐标下量子进化算法和量子遗传算法的不足,算法更具有普遍性;用量子Hadamard门实现粒子的变异,增强了种群的多样性,促使粒子跳出局部极值点。对典型函数优化问题的仿真结果表明,提出的算法稳定性强,精度高,收敛速度快,具有一定的实用价值。  相似文献   

7.
一种基于相位编码的量子遗传算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
基于量子位测量的二进制量子遗传算法在用于连续问题优化时,由于频繁的解码运算,严重降低了优化效率.针对这一问题,本文提出了一种基于量子位相位编码的量子遗传算法.该方法直接采用量子位的相位对染色体进行编码,采用量子旋转门实现染色体上相位的更新,采用Pauli-Z门实现染色体的变异.在该方法中,由于优化过程统一在空间[0,2π]<'n>进行,而与具体问题无关,因此,对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性.以函数极值优化为例,仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率明显优于普通量子遗传算法和标准遗传算法.  相似文献   

8.
一种改进的量子旋转门量子遗传算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
量子遗传算法易陷入局部极值.为此,提出一种改进量子旋转门的量子遗传算法.将量子比特的概率幅值应用于染色体编码,使用量子旋转门实现染色体的更新操作,从而实现目标的优化求解.理论分析及实验结果表明,该算法以概率1收敛,强收敛于1-ε,与双链遗传算法相比,能增加算法复杂度,延长平均时间,对验证函数1收敛次数由3次增加到7次,对验证函数2收敛次数由8次增加到9次.  相似文献   

9.
一种基于量子粒子群的过程神经元网络学习算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对过程神经元网络模型学习参数较多,正交基展开后的BP算法计算复杂、不易收敛等问题,提出了一种基于双链结构的量子粒子群学习算法.该算法用量子比特构成染色体,对于给定过程神经元网络模型,按权值参数的个数确定量子染色体的基因数并完成种群编码,通过量子旋转门和量子非门完成个体的更新与变异.算法中每条染色体携带两条基因链,提高了获得最优解的概率,扩展了对解空间的遍历,从而加速过程神经元网络的优化进程.将经过量子粒子群算法训练的过程神经元网络应用于Mackey-Glass混沌时间序列和太阳黑子预测,仿真结果表明该学习算法不仅收敛速度快,而且寻优能力强.  相似文献   

10.
为了提高进化算法的优化能力,提出一种量子行为进化算法.该算法基于Bloch球面建立搜索机制,首先用量子位描述个体,用泡利矩阵建立旋转轴,用量子位在Bloch球面上的绕轴旋转实现进化搜索;然后用Hadamard门实现个体变异,以避免早熟收敛.这种旋转可使当前量子位沿着Bloch球面上的大圆逼近目标量子位,从而可加速优化进程.以函数极值优化为例,实验结果表明该算法具有较高的优化能力和优化效率.  相似文献   

11.
This paper proposes a double chains quantum genetic algorithm (DCQGA), and shows its application in designing neuro-fuzzy controller. In this algorithm, the chromosomes are composed of qubits whose probability amplitudes comprise gene chains. The quantum chromosomes are evolved by quantum rotation gates, and mutated by quantum non-gates. For the direction of rotation angle of quantum rotation gates, a simple determining method is proposed. The magnitude of rotation angle is computed by integrating the gradient of the fitness function. Furthermore, a normalized neuro-fuzzy controller (NNFC) is constructed and designed automatically by the proposed algorithm. Application of the DCQGA-designed NNFC to real-time control of an inverted pendulum system is discussed. Experimental results demonstrate that the designed NNFC has very satisfactory performance.  相似文献   

12.
为提高粒子群算法的优化效率,在分析粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于Bloch球面坐标编码的量子粒子群优化算法。该算法每个粒子占据空间三个位置,每个位置代表一个优化解。采用传统粒子群优化方法的搜索机制调整量子位的两个参数,可以实现量子位在Bloch球面上的旋转,从而使每个粒子代表的三个优化解同时得到更新,并快速逼近全局最优解。标准测试函数极值优化和模糊控制其参数优化的实验结果表明,与同类算法相比,该算法在优化能力和优化效率两方面都有改进。  相似文献   

13.
一种改进的双链量子遗传算法及其应用*   总被引:7,自引:2,他引:5  
针对目前双链量子遗传算法中保持种群多样性和改善优化效率问题提出了三种改进方法。通过在量子比特概率幅三角函数表达式中引入常数因子,使搜索过程在多个周期上同时进行,以改善算法的优化效率;提出了一种基于单比特量子Hadamard的变异策略,可提高保持种群多样性的概率;改进了量子旋转门转角步长函数,能够有效避免算法震荡,增强算法的适应性。以多变量函数极值优化问题为例,仿真实验结果表明上述三种改进措施是有效的。  相似文献   

14.
An improved quantum-behaved particle swarm optimization algorithm   总被引:1,自引:1,他引:0  
In this paper, we propose some improvements that enhance the optimization ability of quantum-behaved particle swarm optimization algorithms. First, we propose an encoding approach based on qubits described on the Bloch sphere. In our approach, each particle contains three groups of Bloch coordinates of qubits, and all three groups of coordinates are regarded as approximate solutions describing the optimization result. Our approach updates the particles using the rotation of qubits about an axis on the Bloch sphere. This updating approach can simultaneously adjust two parameters of qubits, and can automatically achieve the best matching of two adjustments. To avoid premature convergence, the mutation is performed with Hadamard gates. The optimization process is performed in the n-dimensional hypercube space [?1,1] n , so the proposed approach can be easily adapted to a variety of optimization problems. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to the original one in optimization ability.  相似文献   

15.
基于相位编码的混沌量子免疫算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
目前量子群智能优化算法的个体均采用基于量子比特测量的二进制编码方式,在用于连续问题优化时,由于频繁的解码运算,严重降低了优化效率.针对这一问题,本文提出一种混沌量子免疫算法.该方法直接采用量子比特的相位对抗体进行编码;用量子旋转门实现优良抗体的克隆扩增,通过在量子旋转门中引入混沌变量动态改变转角大小实现局部搜索;用基于Pauli-Z门的较差抗体的变异,实现全局优化.证明了算法的收敛性.由于优化过程统一在空间[0,2π]n进行,而与具体问题无关,因此,对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性.实验结果表明该算法能有效改善普通免疫算法的搜索能力和优化效率.  相似文献   

16.
易正俊  何荣花  侯坤 《计算机应用》2012,32(7):1935-1938
为了改善人工蜂群(ABC)算法在解决多变量优化问题时存在的收敛速度较慢、容易陷入局部最优的不足,结合量子理论和人工蜂群算法提出一种新的量子优化算法。算法首先采用量子位Bloch坐标对蜂群算法中食物源进行编码,扩展了全局最优解的数量,提高了蜂群算法获得全局最优解的概率;然后用量子旋转门实现搜索过程中的食物源更新。对于量子旋转门的转角关系的确定,提出了一种新的方法。从理论上证明了蜂群算法在Bloch球面每次以等面积搜索时,量子旋转门的两个旋转相位大小近似于反比例关系,避免了固定相位旋转的不均等性,使得搜索呈现规律性。在典型函数优化问题的实验中,所提算法在搜索能力和优化效率两个方面优于普通量子人工蜂群(QABC)算法和单一人工蜂群算法。  相似文献   

17.
利用基于量子位测量的二进制量子遗传算法(QGA)对连续问题进行优化时,频繁的解码运算严重降低了优化效率。针对该问题,提出一种基于量子位相位编码的QGA。该算法直接采用量子位的相位对染色体进行编码,利用量子旋转门实现染色体上相位的更新,通过Pauli-Z门实现染色体的变异,由于优化过程统一在 空间进行,因此对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性。以单级倒立摆T-S模糊控制器参数的优化设计为例进行仿真,证明该算法在搜索能力和优化效率方面的优势。  相似文献   

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