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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
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利用云模型理论能兼顾随机性和模糊性的特质, 提出一种基于云模型的自适应量子粒子群优化算法。首先分析量子粒子群算法的控制机制, 在此基础上, 使用云算子实现对每个粒子的吸收扩张因子自适应控制, 达到在进化过程中对粒子飞行位置动态调整的目的, 使算法具有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力。同时, 补充针对性的优化方案, 有效避免算法陷入局部最优。对典型测试函数的仿真对比实验表明, 该算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定度好等优点, 相比其它同类算法具有一定优势。 相似文献
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采用云模型对量子免疫算法进行了改进,采用量子种群基因云对种群进化进行定性控制,基于云模型的量子旋转门自适应调整策略进行更新操作,使算法在定性知识的指导下能够自适应控制搜索空间范围,使其能在较大搜索空间条件下避开局部最优解。典型函数对比实验表明该算法可以避免陷入局部最优解,能提高全局寻优能力,能以更快的速度收敛于全局最优解,具有较好的应用价值。 相似文献
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一种变步长双链量子遗传算法 总被引:7,自引:0,他引:7
为了克服基于实数编码和目标函数梯度信息的双链量子遗传算法存在收敛速度慢和鲁棒性较差的缺点,提出了一种自适应变步长双链量子遗传算法。建立了反映目标适应度函数变化率的数学模型;构造了反映当前搜索点处适应度相对变化率的变步长系数k,通过调整k以改善适应度函数相对变化率从而优化解的搜索过程;提出了在迭代过程中的量子旋转门转角[Δθ]更新策略。针对复杂连续函数的优化问题,设计了算法的具体实施步骤,并对典型复杂函数进行了仿真。结果表明,该算法有效地改善了双链量子遗传算法的鲁棒性,加快了算法收敛速度。 相似文献
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利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点,提出了一种云模型云滴机制的量子粒子群优化算法,该算法在量子粒子群优化的基础上,由云模型的X,Y条件发生器产生杂交操作,由基本云发生器产生变异操作,用于求解具有变量边界约束的非线性复杂函数最优化问题。仿真结果表明,该算法具有计算精度较高,搜索速度较快等特点,具有一定的参考和应用价值。 相似文献
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图像边缘包含非常重要的图像信息,针对图像处理中的模糊边缘检测存在的缺陷,将免疫学中的克隆选择理论引入量子遗传算法,利用这种新的混合量子遗传算法对图像阈值进行优化得到最佳阈值,改进模糊边缘的检测算法。通过测试图像的边缘检测结果表明,该算法具有较好的检测模糊边缘和抑制噪声能力,用于边缘检测能获得良好的效果。 相似文献
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针对量子进化算法易陷入局部最优和求解精度不高的缺点,利用云模型具有随机性和稳定倾向性的特点,提出了一种基于云模型的实数编码量子进化算法。该算法利用单维云变异进行全局快速搜索,利用多维云进化增强算法局部搜索能力,探索全局最优解。依据算法的进化过程动态调整搜索范围并复位染色体,可以加提高敛速度,并防止陷入局部最优。仿真结果表明,该算法搜索精度和效率得到提高,适合求解复杂函数优化问题。 相似文献
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基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对于无线传感器网络(WSNs)中的两大关键性问题路由搜寻和能量优化,引入量子遗传算法进行路径的搜寻,并改进算法编解码思路,降低由于网络规模扩大而导致编码长度急速增加,即减少算法的计算复杂度,从而解决传统编码方式下的量子遗传算法难以适用于大规模的WSNs的缺点。通过实验表明:该方法能够得到更加优越和稳定的路径搜索结果,与粒子群优化算法进行1000次重复路径搜寻试验比较,其平均最优解提高了18.9%,稳定性提升了38.9%。 相似文献
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针对无线传感器网络(WSNs)节点定位的问题,提出了一种量子遗传算法与蒙特-卡洛相结合的定位算法(QGA-MCL).将QGA应用于MCL中的采样过滤阶段,通过合理的编码方案、译码方案以及量子旋转门对采样区域中随机产生的量子染色体进行操作,提高了样本寻优效率和定位精度,并加快了算法的收敛速度.仿真结果表明:与蒙特-卡洛定位算法相比,提出的QGA-MCL算法能够减少约10.2%的定位误差,同时,算法的收敛速度也得到了显著提升. 相似文献
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基于混合量子遗传算法的过程神经元网络训练 * 总被引:1,自引:0,他引:1
针对过程神经元网络现有学习算法复杂度高、对初值敏感的问题,提出了一种基于混合量子遗传算法 的过程神经元网络训练方法。将过程神经元网络的训练转换为等价非线性方程组的优化求解问题,用量子比特 构成染色体,采用实数对染色体进行编码,同时引入拟牛顿算法作局部搜索。该算法可发挥量子遗传算法的群 体搜索能力和全局收敛性,以及拟牛顿法较快的收敛速度,同时有效克服了拟牛顿算法对初值敏感的问题。训 练结果表明,此算法具有较好的稳定性和有效性。 相似文献
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针对多峰函数优化中的全局及局部寻优问题,提出了一种结合免疫克隆算子的量子遗传算法,给出了实现流程。该算法集量子遗传算法的快速性和免疫克隆算法全局搜索性于一身。它不仅有效克服了量子遗传算法容易陷于局部最优的缺点,也避免了普通免疫克隆算法计算缓慢的缺点。用多峰值函数进行了全局寻优的仿真实验,并与基本遗传算法,量子遗传算法的计算结果进行了比较,结果表明所提算法能以较快的速度搜索到全局最优解,并且其鲁棒性远高于普通量子遗传算法和遗传算法。 相似文献