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基于混合量子进化计算的混沌系统参数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
混沌系统参数估计本质上是一多维参数优化问题.为精确估计混沌系统的未知参数,本文提出一种混合量子进化算法(HQEA)用于求解该优化问题,该方法采用实数量子角形式表示染色体,用量子比特的概率作为个体的当前位置信息;提出由差分进化计算更新量子位置状态的量子差分进化算法(QDE),并将其与实数编码量子进化算法(RQEA)相融合,以便令算法在解空间的全局探索和局部开发能力之间取得平衡.算法还引入量子非门算子,对当前最佳个体中按某个概率选中的量子比特位,进行变换操作,以便增强算法跳出局部最优解的能力.基准函数测试表明混合算法的全局搜索能力及可靠性都有很大改善.通过Lorenz混沌系统进行数值仿真,结果表明了该混合算法的有效性. 相似文献
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针对量子进化计算中反馈信息利用不充分并容易早熟的不足,将量子进化计算与及蚂蚁寻优策略融合,提出了一种新的优化方法—混合量子进化算法(HQEA).以量子染色体表示智能蚂蚁所有可能的搜索路径,初始阶段采用量子进化学习,设计了智能蚂蚁网络及衔接算子,进化学习所得结果表示智能蚂蚁路径选择的概率,并利用蚁群寻优策略继续搜索求精确解.理论证明该算法具有全局收敛性.最后以背包问题对算法进行了测试. 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:8,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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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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张晓雷 《自动化技术与应用》2014,33(8):1-3
本文提出一种基于量子差分进化算法的识别方法.首先根据样本数据建立非线性回归模型,然后采用差分进化算法优化模型参数.方法简单直观,物理概念清楚.以函数极值优化为例进行仿真,结果表明该方法计算效率有所降低,但寻优能力明显提高,整体优化性能优于原算法. 相似文献
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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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量子搜索及量子智能优化研究进展 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高智能优化算法的收敛速度及优化性能,目前国内外将量子计算机制和传统智能优化相融合,研究和提出了多种量子进化算法及量子群智能优化算法;为了进一步推动该领域的研究进展,系统地介绍了国内外提出的多种量子搜索及量子智能优化算法,其中包括量子搜索、量子衍生进化、量子神经网络三个方面内容;总结出目前改进量子搜索算法的主要机制和量子计算与传统智能计算的主要融合方式,并展望了量子搜索和量子智能优化有待进一步研究和需要解决的问题。 相似文献