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混合量子差分进化算法及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
量子进化算法基于量子旋转门更新量子比特状态影响了算法搜索性能.提出一种差分进化(DE)与和声搜索(Hs)相结合更新量子比特状态的混合量子差分进化算法(HQDE).该方法采用实数量子角形式编码染色体,设计一种由差分进化计算更新量子位状态的量子差分进化算法(QDE)和一种由和声搜索更新量子位状态的量子和声搜索(QHS),并相互机制融合,采用两种不同进化策略共同作用产生种群新量子个体以克服常规算法中早熟及收敛速度慢等缺陷;在此基础上,算法还引入量子非门算子对当前最劣个体以一定概率选中的量子比特位进行变异操作增强算法跳出局部最优解能力.理论分析证明该算法收敛于全局最优解.0/1背包问题及旅行商问题实例测试结果验证了该方法有效性. 相似文献
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基于量子进化理论以及蚂蚁群体的寻优策略,结合一种二进制量子蚁群算法,提出了一种自适应相位旋转的二进制量子蚁群算法(Binary Quantum Ant Colony Optimization Algorithm,BQACO)。该算法采用量子比特概率幅表示蚁群信息素,利用伪随机选择策略实现蚂蚁的位置移动,通过自适应相位旋转以及变异操作,实现蚂蚁信息素的动态更新,并有效降低算法早熟收敛概率。通过标准测试函数对其优化性能进行研究,该算法在函数优化的全局寻优能力和快速搜索能力上,均优于二进制量子蚁群算法和连续量子蚁群算法。 相似文献
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一种改进的混合量子遗传算法 总被引:6,自引:1,他引:5
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. 相似文献
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一种整数编码的改进遗传算法 总被引:13,自引:1,他引:13
遗传算法作为一种优秀的寻优算法,编码策略是其基础。因二进制编码和实数编码均存在一定的不足,该文提出一种整数编码的最优化遗传算法。为了提高收敛效率和避免算法的早熟收敛,该文采用了截断选择机制和混合杂交、邻近变异等操作算子,并引入邻域搜索技术来提高算法的局部搜索能力。仿真计算表明了该算法具有令人满意的全局最优性能和统计稳定性。 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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菌群觅食优化算法具有算法简单、鲁棒性强和具备全局搜索能力的特点。但该算法收敛速度慢,对于多峰函数容易陷入局部最优。为提高菌群优化算法的搜索能力,避免其陷入早熟收敛,提出一种量子菌群算法,将二进制编码的量子进化算法融合到菌群算法中,用量子染色体表示细菌,用量子旋转门实现细菌状态更新。通过标准测试函数对其优化性能进行研究,实验结果表明,该算法无论是对于普通函数还是多峰函数,在收敛速度、收敛稳定性和寻找全局最优方面均优于菌群算法和量子遗传算法。 相似文献
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一种带修复函数的QGA及其在背包问题中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种带修复函数的量子遗传算法来求解背包问题。该算法采用量子比特概率编码方式构造染色体,由量子旋转门操作实现种群进化。在求解背包问题时,采用修复函数来修正不可行编码。文中给出了该算法的具体实现方法和流程,并用几个典型背包问题实例对其进行测试,结果表明带修复函数的量子遗传算法在求解背包问题时,综合性能优于传统遗传算法。 相似文献
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侯旋 《计算机工程与应用》2014,50(6):213-218
量子门线路神经网络(QGCNN)是一种直接利用量子理论设计神经网络拓扑结构或训练算法的量子神经网络模型。动量更新是在神经网络的权值更新中加入动量,在改变权值向量的同时提供一个特定的惯量,从而避免权值向量在网络训练过程中持续振荡。在基本的量子门线路神经网络的学习算法中引入动量更新原理,提出了一种具有动量更新的量子门线路网络算法(QGCMA)。研究表明,QGCMA保持了网络100%的收敛率,同时,相对于基本算法,在具有相同学习速率的情况下,提高了网络的收敛速度。 相似文献
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在H.264/AVC视频编码标准中,基于上下文的自适应二进制算术编码(CABAC)主要应用于主要档次中,并且具有较高的压缩效率。首先分析了CABAC编码原理和运动矢量差(MVD)各分量的上下文模型选择原理,而后提出了在帧间编码分割块尺寸下,充分地利用当前块MVD与当前块MV的相关性、当前块MVD与已编码相邻块MVD的相关性以及当前块MVD中各分量之间相关性的CABAC优化算法(CABAC1算法)。通过实验表明:较基准CABAC算法,CABAC1算法一方面能有效地降低2%左右的编码时间及确保了编码序列的视觉质量;另一方面能够有效地节约在编码中帧间编码帧的码流(比特流),其中P帧平均节约了10%左右的比特流,B帧节约了5%左右的比特流。因此,CABAC1算法是一种有效的优化算法。 相似文献
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针对传统量子蚁群算法在求解TSP时容易陷入局部最优以及收敛速度较慢,提出了一种求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法(IQACA)。该算法设计了一种新信息素挥发因子的自适应动态更新策略,对信息素进行动态更新;并采用一种新的量子旋转门对量子概率幅值的收敛趋势进行改变。通过三个基本函数极值优化仿真与传统量子蚁群算法进行对比,证明算法性能较优。基于TSPLIB的仿真实验与其他几种算法进行比较,结果表明,算法具有较快的收敛速度,提高了解的全局性,有效避免了算法陷入局部最优。 相似文献
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列车停站方案影响着旅客服务质量和运行效率,是列车开行方案的重要环节.本文建立了旅客列车停站方案的多目标规划模型以最大化区段可达性从而减少旅客旅行时间.针对传统的粒子群优化算法在处理复杂多维问题时,算法效率不高,易陷进局部最优,且无法有效处理离散问题等缺点,提出了一种将量子遗传算法引入到MPSO中的方法.算法整体采用粒子群算法,结合量子遗传算法的概率幅编码,并使用粒子群的速度更新公式来更新量子旋转门.算法引入量子遗传算法的全局探索和粒子群算法的种群智能体系,不仅提高了算法的收敛速度,同时增加了粒子多样性.最后,将改进的量子遗传粒子群算法(QGA_PSO)应用于ZDT函数优化和停站方案模型优化,证明了算法的有效性. 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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量子进化算法(QEA)是目前较为独特的优化算法,它的理论基础是量子计算。算法充分借鉴了量子比特的干涉性、并行性,使得QEA求解组合优化问题具备了可行性。由于在求解排序问题中,算法本身存在收敛慢,没有利用其它未成熟个体等缺陷,将微粒群算法(PSO)及进化计算思想融入QEA中,构成了混合量子算法(HQA)。采用flow shop经典问题对算法进行了测试,结果证明混合算法克服了QEA的缺陷,对于求解排序问题具有一定的普适性。 相似文献