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。     

求解TSP的量子遗传算法

量子遗传算法(QGA)在求解数值和组合优化问题时效率明显优于传统进化算法,但目前较多被用于求解组合优化的背包问题,为了充分发挥QGA的优点,文中用其求解TSP这一经典的NP难问题.首先,文中设计了一种利用几率幅值编码的新的编码方式,即利用几率幅值编码的量子个体与一组向量对应,而此向量又与一条可行路径一一对应.这样的编码方式不仅缩小了种群规模,占用较少内存,所得的解均可行,而且有效地增强了种群的多样性;其次,在量子个体上实施量子杂交,这一操作有利于保留相对较好的基因段;最后,为了加快算法的收敛速度,引入两阶段局部搜索,第一阶段主要针对实例中排列稀疏处的城市进行优化,第二阶段在第一阶段的基础上着重对排列密集处的城市优化.据此,设计了解TSP的一个新的高效的QGA,并证明了其以概率1收敛到全局最优解;测定算法性能的数值实验数据表明,该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已知最优解.     

实数编码混沌量子遗传算法

基于量子位的混沌特性和相干特性,提出一种实数编码混沌量子遗传算法（RCQGA）．该算法在解空间内将实数染色体通过反向变换映射到量子位,采用量子位概率指导的实数交叉与混沌变异相结合的方法对实数染色体进行演化搜索．实验结果表明,RCQGA不仅可以有效避免二进制编码QGA早熟收敛的缺点,而且可以减少寻优的计算复杂度,具有收敛速度快、稳定性好、寻优能力强、精度提高容易等优点,适用于工程应用中的复杂函数优化问题．     

量子遗传算法研究

量子遗传算法是在遗传算法中引入量子计算的概念,是20世纪90年代新兴的研究领域。介绍了遗传算法(GA)和量子算法(QC)的特点,以及量子遗传算法(QGA)的基本理论与方法。并在Matlab下编程对量子遗传算法与传统遗传算法的效率进行比较。     

一种改进的量子旋转门量子遗传算法

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.     

角度编码染色体量子遗传算法

为了进一步减少QGA应用中的存储量,并提高其搜索效率,本文提出了一种新型角度编码染色体量子遗传算法.该算法基于量子比特在二维Hilbert空间上的极坐标表示,以角度编码染色体使原有量子染色体的基因位由复数对变成一个实数,存储量大大减少.同时,染色体的更新过程和基因位的变异过程都由矩阵与向量相乘简化成了角度加减,相应的染色体观察方式也由概率对比简化成了角度对比.这些措施的应用使算法在存储性能和时间性能上都有了极大的提高.实验结果表明,角度编码染色体量子遗传算法是一种十分有效的寻优算法,其性能较QGA有了明显的提高.     

一种新的自适应量子遗传算法研究

传统的量子遗传算法是基于二进制编码进行的,每次计算需要进行编码和解码操作,影响了算法的效率。针对这一问题,提出了实数编码的自适应量子遗传算法（RQGA）。首先运用实数和量子比特共同编码,并采用自适应频率的临近算符对编码进行更新,而后运用自适应转角策略更新量子比特串,以保证算法保持搜索性能和求解性能的平衡。最后分别采用二进制遗传算法、二进制量子遗传算法以及实数和量子比特共同编码的自适应量子遗传算法对Schaffer’f6函数进行测试对比,结果表明,实数和量子比特共同编码的自适应量子遗传算法无论在收敛速度还是收敛精度方面都体现了较好的优越性。     

利用量子遗传算法改进BP 学习算法

针对BP 算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,根据量子遗传算法具有全局寻优的特点,本文提出了一种新的训练神经网络的混合算法－QGA-BP 算法;通过算法比较和实例结果分析,表明该算法加快了收敛速度、提高了收敛速度。     

双链量子遗传算法的收敛性分析

基于实数编码和目标函数梯度信息的双链量子遗传算法可增加种群的多样性、扩大解空间的搜索域、加速算法的进化进程、避免早熟收敛现象,但没有从理论上证明该算法的收敛性。为此,给出相应的定理,利用定理从理论上证明该算法的收敛性,通过仿真实例,论述量子编码和量子旋转门对算法收敛性和优化效率的影响。结果表明,该研究丰富和完善了双链量子遗传理论。     

边缘检测的混合量子遗传算法

本文基于费用函数最小化方法,提出一种混合量子遗传算法用于图像的边缘检测.量子遗传算法是一种基于量子计算的概念和理论的进化算法,它采用量子编码来表征染色体,能够表示出解的线性叠加态,比传统的遗传算法具有更好的群体多样性和全局寻优能力.我们将这一算法和局部搜索算法相结合,用于图像的边缘检测问题,产生了令人满意的检测效果,并对噪声有较好的抑制作用.     

一种改进的量子遗传算法及其应用

针对基于Bloch球面坐标编码的量子遗传算法应用中的优化效率低和局部寻优较差能力问题,提出2点改进措施：在比较种群的基础上将局部搜索与全局搜索相结合;依据三链特性将搜索空间扩展为3Bloch球面空间。将改进算法应用于多变量函数极值优化问题,仿真结果表明,该改进算法寻优代数小、收敛速度快、效率高,并且具有较好的种群多样性,验证了改进措施的有效性。     

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．     

量子算法模拟系统研究现状

The Quantum Computer has immense power,exceeds the capabilities of a classical computer,but the hardware of such machine is still in research. If we want to develop quantum algorithms,wemust simulate them on classical computer. In this paper ,we first introduce the principle and model usedin quantum computing,and compare the simulators in tile world. At last ,based on the problems in simu-lation,we give a new architecture of quantum algorithm simulator.     

基于量子遗传聚类算法的入侵检测

针对传统入侵检测算法当面临未知攻击时所缺乏的自适应性和智能化日益突出的问题,提出一种新的无监督、自适应的检测算法——量子遗传聚类算法（CQGA）。该算法利用各实例之间的欧氏距离作为相似度量标准,通过量子遗传算法寻找聚类中心以达到在无监督的条件下对数据集自动分类的目的。实验仿真结果显示,该算法能较为准确地对测试数据集进行分类,有效地解决自适应性和智能化问题。     

一种改进的混合量子遗传算法

提出了一种改进的混合量子遗传算法(IHQGA),该算法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;最后,引入拟Newton算法进行局部搜索操作,使得种群的多样性强,解得的收敛精度高,收敛速度快;通过复杂函数测试标明此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;另外,从理论上也证明了该算法以概率l收敛于全局最优解.     

量子遗传算法及其在图像盲分离中的应用研究

在改进Han的遗传量子算法的基础上，提出一种新的量子遗传算法．算法中采用多量子比特来编码多状态基因，构造了各个体之间的联合量子交叉，提出了通用的量子旋转门演化策略和动态调整旋转角机制．将量子遗传算法与独立分量分析算法相结合，提出一种图像信号的盲分离方法．仿真结果表明了该算法的有效性．     

解模糊交货期多机并行调度问题的改进量子遗传算法

在结合遗传算法和量子理论的基础上,提出了一种改进的量子遗传算法（IQGA）求解模糊交货期多机并行调度问题。采用量子比特相位比较法更新量子位,以加快搜索的速度和效率;采用求反解码操作,以扩大种群规模。通过仿真验证,改进的量子遗传算法在求解模糊交货期多机并行调度问题时有较好的寻优能力。     

Grover量子搜索算法的仿真实现

利用核磁共振(NMR)实验技术来实现量子计算,是当前各种验证量子算法最为有效的方法之一,但这个方法首先必须把量子算法编译成在现代超导核磁共振谱仪上能够直接执行的NMR脉冲序列,即NMR量子计算程序。在NMR技术中通常只要施加合适的射频脉冲,便可以达到使核自旋翻转以实现某种逻辑功能的目的,该文讨论了如何设计多量子位核磁共振(NMR)脉冲序列来实现Grower量子搜索算法,并在量子仿真器(QCE)上进行了实验验证。     

并行遗传算法的研究及应用进展

并行遗传算法（PGA）将并行计算机的高速并行性和遗传算法天然的并行性相结合,极大地促进了遗传算法的研究与应用。该文对近年来并行遗传算法的模型、性能分析、算法改进、实现平台进行了归纳和评述,并且对并行遗传算法今后的主要研究方向和发展前景进行了展望。