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改进的量子遗传算法及应用 总被引:5,自引:1,他引:4
针对量子遗传算法在函数优化中迭代次数多,容易陷入局部最优解等缺点,提出新的量子遗传算法.该算法的核心是采用新的量子旋转门调整策略对种群进行更新操作,有效保证了种群的多样性,可以避免算法陷入局部最优解,提高了算法的全局寻优能力.同时能以更快的速度收敛于全局最优解.通过对典型复杂函数测试,计算结果表明,提出的算法优化质量和效率都要优于传统遗传算法和一般量子遗传算法. 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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基于改进量子遗传算法的连续函数优化研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一般量子遗传算法在求解连续函数优化问题时存在的困难,研究了一种改进的量子遗传算法.该算法采用一种新的量子旋转门--Hε门对种群进行更新操作,可有效避免算法陷入局部最优解,提高算法的全局寻优能力.将该算法应用于几个典型复杂函数的优化测试结果表明,改进的量子遗传算法在对连续函数进行求解时,综合性能明显优于传统遗传算法和一般量子遗传算法. 相似文献
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针对标准遗传算法解决机器人处于障碍环境下寻找最优路径局部寻优精度较差、规划效率低的问题,提出一种改进遗传算法的机器人路径规划方法。该算法采用一维编码表示路径,构造了路径最优化的目标函数和适应度函数,利用多个种群拓宽搜索空间,提高了规划效率,采用保优选择策略,避免陷入局部最优。仿真结果表明,改进遗传算法比标准遗传算法路径规划质量高,能够获得平滑的低代价路径,稳定性好,是机器人路径规划的一种较好的方法,且具有一定的推广意义。 相似文献
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为了最大化监测区域的网络覆盖率和实现网络的负载均衡,设计了一种基于改进概率感知模型和量子遗传算法的移动节点部署方法;首先,在传统概率感知模型中加入环境干扰噪声因素和节点剩余能量因素进而获得改进的概率感知模型,然后,对传统的量子遗传算法进行改进,设计了新的量子旋转门和量子比特变异方式,以加快全局收敛速度和防止陷入局部最优;最后,定义了基于改进量子遗传算法获取移动节点最优部署位置的算法;仿真实验表明:文中方法能有效地对网络区域进行部署,实现最大化网络的覆盖率和最小化能量消耗,与其它方法相比,具有较大的优越性,是一种可行的方法。 相似文献
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基于改进量子遗传算法的Flow-Shop调度求解 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Flow-Shop调度问题,提出一种改进的量子遗传算法,重点对量子变异和量子灾变等操作算子进行改进,提出局部量子位变异和局部量子灾变等操作算子。给出Flow-Shop调度问题的数学模型,提出了用量子遗传算法求解Flow-Shop调度问题的量子比特编码和解码方法,介绍算法的计算流程。仿真实验结果表明:改进的量子遗传算法具有收敛速度快、鲁棒性好等优点。 相似文献
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针对带容量约束的车辆路径问题,提出一种融合量子进化算法和变邻域优化策略的变邻域量子烟花算法。该算法采用等分随机键与最大位置法结合的实数编码方式,通过量子旋转门和非门变异提高算法全局搜索能力,同时运用结合2-Opt的变邻域优化策略加强局部搜索能力。选取17个基准算例进行参数实验和对比实验,实验结果表明,相对于对比算法,所提出的算法具有较好的寻优能力和收敛速度。 相似文献
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为提高异构CMP任务调度执行效率,充分发挥异构CMP的异构性和并行能力,提出一种基于异构CMP的改进蚁群优化任务调度算法--IACOTS。IACOTS算法首先建立任务调度模型、路径选择规则和信息素更新规则,使蚁群算法能够适用于异构CMP任务调度问题。同时通过采用动态信息素更新、相遇并行搜索策略和引入遗传算法中的变异因子对基本的蚁群算法进行优化,克服蚁群算法搜索时间过长和“早熟”现象。通过仿真实验获得的结果表明,IACOTS算法执行效率优于现有的遗传算法,完成相同的任务需要的迭代次数最少,能有效降低程序执行时间,适用于异构CMP等大规模并行环境的任务调度。 相似文献
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针对遗传算法求解旅行商问题(TSP)时容易早熟、收敛速度慢等问题,提出一种基于探索—开发—跳跃策略的单亲遗传算法(EDJS-PGA)。该算法将基因移位、倒序、交换三种算子组合构成探索策略,用于扩展解的搜索空间,增强算法全局搜索能力;再将logistic混沌映射和改良圈操作融合为一种混沌映射改良圈算子,用于增强算法的局部搜索能力,构成开发策略;最后针对种群中的同优个体设计了近邻变异算子,构成跳跃策略,增强了算法跳出局部最优解的能力,使其兼具个体变异、局部优化、防止早熟等多重作用。通过对18个TSP实例进行仿真实验,结果表明EDJS-PGA相较于传统单亲遗传算法具有更高的求解精度和收敛速度,且最优解偏差率和平均误差率均处于较低水平;与其他文献对比,EDJS-PGA具有更强的鲁棒性和求解效率。 相似文献
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针对现有遗传算法在求解机器人路径规划存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于自适应遗传算法的机器人路径规划方法。该方法引入逆转算子,增加插入算子和删除算子,提出新的自适应策略对交叉和变异概率进行调整,更好地避免陷入局部最优,提高算法寻优效率。该算法在MATLAB和Inte3D平台中进行算例验证,实验结果表明改进的自适应遗传算法比现有遗传算法更为有效。 相似文献
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