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基于角度编码染色体量子遗传算法的模板匹配 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了如何应用量子遗传算法进行图像模板匹配,提出了角度编码染色体量子遗传算法。该算法以角度编码染色体,则基因位的复数对被实数形式的角度所替代,故存储量减少很多。染色体更新过程由矩阵与矢量相乘简化成角度加减,染色体观察方式由概率比较变成角度比较,因此时间性能也有较大提高。基于角度编码染色体量子遗传算法,结合模板匹配的特点和需求,进一步提出了逐级目标淘汰机制。该机制使匹配区域粗定位和匹配参考点精搜索有效结合,故匹配效率进一步提高。实验结果表明,角度编码染色体量子遗传算法与CGA、QGA和穷举方法相比,时间性能 相似文献
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基于3D角度编码的量子遗传算法 总被引:1,自引:1,他引:1
为了充分利用量子态在算法中的量子特性,提高算法的搜索效率,减少存储空间,提出了一种基于3D角度编码的量子遗传算法。该算法将量子位描述为3D球面坐标下的一对相位角,充分利用了量子的空间运动特性,并引入一种自适应旋转角大小和方向的确定方案,从而进一步简化了染色体的更新和变异过程,而且使算法的量子特性、存储性能、时间性能都得到很大的提高。仿真结果表明,其在算法优化效率和搜索能力上都优于简单遗传算法和普通量子遗传算法。 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:7,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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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
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混合量子遗传算法及其在VRP中的应用 总被引:2,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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基于函数级FPGA原型的硬件内部进化 总被引:24,自引:0,他引:24
电路进化设计是现阶段可进化硬件(EHW)研究的重点内容,针对制约进化设计能力的主要“瓶颈”,该文提出并讨论了一种简洁高效的内部进化方法,包括基于函数变换的染色体高效编码方案,与之配套的函数级FPGA原型和进化实验平台以及在线评估与遗传数自适应方法等,交通灯控制器,4位可级联比较器等相对复杂且具应用价值的电路的成功进化,证明该方法适用于组合,时序电路的进化设计,并可显著地减少运算量,提高进化设计的速度和规模。 相似文献
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实数编码的演化算法求解TSP问题 总被引:1,自引:0,他引:1
对新近提出的求解TSP问题的实数编码的染色体表示方式进行了研究,为了去除存在于这种染色体表示方式中的冗余,对其进行了改动,然后设计了相应的多父体杂交算子和变异算子,完成了一个实数编码的求解TSP问题的演化算法。实验结果表明,这个算法是可行的,能够使解收敛到一定的程度,但还需要提高其收敛的能力。所以下一步的工作重点在于根据这种染色体表示方式的特点,进一步研究更合适的算子,从而得到更好的解。 相似文献
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逻辑电路的进化设计与在线评估 总被引:5,自引:2,他引:5
简要介绍电路进化设计的基本原理,提出并讨论基于最小项表达式的染体编码方案和以RAM查找表为核心的函数级FPGA原型,以及相应的内部进货实现方法,理论分析和进化实验结果表明,文另的编码方案与FPGA结构相结合可显示地减少运算量;基于相应的实验平台进行适应度在线评估,可显著提高进化速度、规模和成功率。 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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采用实数编码的染色体表示方式,先后自行设计实现了两种演化算法求解TSP问题.其中第二种算法中使用了自适应演化算子,能有效消除路径上的交叉,并能在一定程度上进行合理的段位移,更加符合该染色体表示方式的特点.实验结果表明,用实数编码的染色体表示方式求解TSP是可行的,而且使用自适应演化算法求解可以取得比较好的结果. 相似文献
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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
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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