协同进化扩展紧致量子进化算法

为了提高量子进化算法的全局收敛性能, 基于协同进化的思想, 并结合扩展紧致遗传算法, 提出了协同进化扩展紧致量子进化算法(CECQEA). 该算法利用多粒度机制进行量子染色体的旋转, 并依据边缘积模块(MPM) 进行交叉和变异以避免优良模式的破坏; 在每一个子种群内对个体依据MPM进行自调整操作, 同时进行种群的分裂、合并及优良个体的迁移操作. 通过对算法收敛性的分析可看出, CECQEA 能够收敛到满意解集; 经基准函数以及背包问题的仿真测试分析可看出, 算法收敛效果更加明显.     

改进量子遗传算法及其应用

针对量子遗传算法在多维复杂函数优化中迭代次数多、易陷入局部极值等缺点,提出新的量子遗传算法。通过搜索各种群中各染色体的最优个体,组成一个新的种群,并以此种群作为当前最优种群来确定量子门的全局最优搜索方向。引入小生境协同进化策略初始化量子种群,使量子染色体均匀分布于初值空间。以非线性连续优化问题为例所进行的仿真结果表明,该方法具有收敛速度快、寻优能力强等优点。最后,将该算法应用于化工过程的优化,取得良好的效果。     

改进量子遗传算法在多峰值函数寻优中的应用

针对标准量子遗传算法(QGA)在寻找多峰值最优时存在局部寻优能力较差和易早熟的缺陷,提出一种改进量子遗传算法(QQGA),运用基于概率划分的小生境协同进化策略初始化量子种群,并采用动态量子旋转角调整策略来加快收敛速度;加入量子移民和保优选择策略,提高规划效率,避免陷入局部最优。利用复杂二元函数测试改进量子遗传算法,结果比标准量子遗传算法效率高。     

基于聚类的伪并行遗传算法

针对遗传算法中存在的早熟收敛和后期收敛速度慢的问题,分析传统的小生境遗传算法和多种群遗传算法的特点和不足,提出基于聚类的伪并行遗传算法.当种群进化到一定程度后,进行聚类分析.在各个聚类内部,利用局部搜索算法获得极值点.其余未分类个体与聚类代表元按照小生境技术进一步搜索,从而获得较好的全局探索能力.从理论上证明该算法的收敛性.采用典型函数进行实例计算,并与杰出保留遗传算法、确定性排挤遗传算法和传统的多种群遗传算法的性能进行比较,结果表明本文算法的有效性.     

基于小生境算法和聚类分析的快速收敛遗传算法

摘要：针对遗传算法中存在的早熟收敛和后期收敛速度慢的问题,在讨论种群多样性表示方法和早熟原因的基础上,提出了一种基于小生境技术和聚类分析的遗传算法快速收敛算法．利用小生境技术保持种群的多样性,有效防止早熟收敛．当种群进化到一定程度后,进行聚类分析,从而获得分布在各个极值点附近的聚类区域．在各个聚类中心处,利用局部搜索算法获得极值点;其余个体按照小生境技术在聚类区域外进一步搜索．仿真结果表明,这种算法能够有效地防止早熟收敛,可以极大提高遗传算法的搜索效率,有利于并行实现,并在一定程度上有助于骗问题的解决．     

改进量子遗传算法在无人机航迹规划中的应用

研究无人机航迹规划优化问题,有效地规避威胁,可提高无人机的生存能力.但传统量子遗传算法在航迹规划方面局部寻优精度较低、稳定性差.为解决上述问题,提出改进量子遗传算法的无人机航迹规划方法.首先上述算法采用一维编码表示航迹,并对影响有效规避威胁的适应度构造代价模型和惩罚策略;针对量子遗传算法初始种群的单一性,引入关于概率划分的小生境协同进化策略,并对各种群采用动态量子旋转角,并借鉴狼群分配原则对种群进行更新,提高收敛速度;利用精英选择运算,创建精华种群,保留父代中最佳个体.仿真结果表明,上述算法的无人机航迹规划效率高,稳定性好,能够获得平滑的低代价航迹,是一种有效可行的航迹规划算法,且具有一定的推广意义.     

改进梯度算子的小生境遗传算法

为避免小生境遗传算法存在的早熟和收敛速度慢等问题,本文提出了一种改进的梯度算子,以保证进化朝最优解方向前进,提高计算峰值的精度。同时,利用进化代数和个体的适应度值,动态调整个体的交叉算子和变异算子,有效保证种群的多样性,改善全局搜索能力,加快收敛速度。将改进的梯度算子引入到基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法,通过Shubert函数测试,证明本文改进后的算法与基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法相比,不仅大大提高了收敛速度,并能搜索到所有全局最优解。     

用于智能组卷的自适应小生境复合遗传算法

传统遗传算法的选择策略缺乏多样性保护机制,易出现早熟收敛。为解决智能组卷问题,采取小生境技术完成遗传操作中的种群进化机制。利用个体浓度的大小,设置自适应变异算子,保证种群多样性,防止种群陷入局部收敛;增加阈值以保证算法在接近最优解时回归到自适应遗传算法,简化算法计算量,加快算法的收敛速度。本文提出一种自适应与小生境技术复合遗传算法,来均衡算法的全局搜索和局部快速开发能力。最后,实例验证了所提算法的有效性。     

时间不确定的job shop问题的一种改进遗传算法

针对时间不确定的job shop调度问题,设计了一种基于机器编码的带有小生境排挤机制遗传算法.该算法引入了冲突消解机制,能迅速提高每一代种群中染色体的质量,加快染色体的进化速度.同时引入带有排挤机制的小生境遗传算法,维持了种群的多样性,有效避免了算法的早熟收敛.增强了算法的整体性能.给出的实例验证了算法的有效性.     

引入进化梯度的改进小生境遗传算法

针对基本遗传算法易于早熟及局部寻优能力较差等不足,提出了一种引入进化梯度的改进小生境混合遗传算法(GNGA)。利用进化梯度信息调整个体向更优解进化,并根据进化代数自适应调整实数编码个体的交叉量和变异量,增强了局部寻优能力和解的精度。基于排挤的小生境算法的引入,保持了种群的个体多样性以克服早熟。在Shubert函数上的仿真结果表明,与小生境遗传算法相比该算法能有效提高解的精度及收敛速度,找到更多最优解。     

一种变步长双链量子遗传算法

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。     

基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法及其应用

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.     

基于量子蚁群算法的网格任务调度研究

任务调度策略是网格计算的核心问题。在系统任务调度和资源分配中,提出一种基于量子蚁群算法的任务调度策略。算法将量子计算与蚁群算法相融合,通过对蚁群进行量子化编码并采用量子旋转门及非门操作,实现对任务自适应启发式的分配和优化。算法有效增强了种群的多样性、克服了遗传算法和蚁群算法的早熟收敛和退化现象。仿真实验中,分别与基于遗传算法和基于蚁群算法的任务调度策略相对比,结果表明算法有效缩短了任务调度的时间跨度,增强了网格系统的性能。     

量子进化算法原理及改进策略研究

针对传统进化算法存在收敛速度慢和未成熟收敛的问题,将进化算法与量子理论相结合,提出一种量子进化算法。使用量子比特编码染色体,构造一种新的用于普通染色体的全干扰交叉操作。实验证明,该算法能带来丰富的种群,使其以大概率向优良模式进化,从而加快算法的收敛速度,同时还能避免种群陷于一个局部最优,有效防止早熟。     

基于多链拓展编码方案的量子遗传算法

为了提高量子遗传算法的性能,提出了一种基于多链拓展编码方案的量子遗传算法。根据编码方案,将每个量子位分解为多个并列的基因,有效地拓展了搜索空间;结合编码方案提出量子更新策略,并引入了动态调整旋转角机制对个体进行更新,使用量子非门变异策略实现量子变异。仿真实验中,分析了使用不同变异概率[0,0.1,…,0.9,1]时对算法性能的影响,对比了分别使用普通量子遗传算法、双链编码方案、三链编码方案以及四链编码方案的量子遗传算法在优化函数极值问题时算法的性能。实验结果证明,通过增加基因链可以显著提高算法的性能,多链拓展编码方案可以提高量子遗传算法的性能,是有效的。     

基于量子遗传算法的特征选择算法

特征选择是模式识别和机器学习等领域中重要而困难的研究课题.提出一种最优特征子集评价准则和实现特征选择的一种新量子遗传算法(NQGA).NQGA采用量子门旋转角更新新方法和增强算法寻优能力及防止早熟收敛的移民和灾变策略.定性分析了NQGA的高效性.典型复杂函数测试和雷达辐射源信号特征选择的应用表明,NQGA寻优能力强、收敛速度快和能有效防止早熟现象.采用提出的准则函数和搜索策略实现特征选择,大大降低了特征维数,获得了更高的正确识别率.     

基于量子遗传算法的图像分割

针对基本遗传算法的稳定性较差、存在未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题,将量子计算与遗传算法进行融合,较好地解决了传统的多阈值图像分割方法中运算量大的问题.实验结果表明量子遗传算法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛效率.     

基于梯度统计变异量子遗传算法的车辆路径规划

针对传统路径规划算法收敛速度慢、稳定性差、易陷入局部极值的问题, 提出一种基于梯度统计变异量子遗传算法的车辆路径规划方法. 首先在依据染色体适应度值动态调整旋转角步长的基础上, 引入梯度下降思想对量子旋转门调整策略进行改进; 根据染色体变化趋势的统计特性, 设计基于梯度统计的变异算子实现变异操作, 提出基于量子位概率密度的自适应变异策略; 以路径最短为指标建立车辆路径规划模型, 通过仿真实验验证改进算法在车辆路径规划中的有效性, 与其他优化算法相比, 本文改进算法所规划路径长度更短, 搜索稳定性更好, 能有效控制算法陷入局部最优.     

基于自适应遗传算法的软件测试用例自动生成

在软件测试中,测试成功的关键是快速、高效的生成测试用例.遗传算法是一种通过模拟自然界生物进化过程搜寻最优解的一种算法,算法通过选择、交叉和变异操作引导算法搜索方向,逐步接近全局最优解.传统遗传算法由于具有较好的全局搜索能力,因此被很多科研人员应用于测试用例生成.但遗传算法的固有缺陷"早熟收敛",容易导致算法收敛于局部最优.针对这种情况,提出一种自适应遗传算法,该算法交叉算子和变异算子可根据程序变化自动调整,随后,将改进后的算法应用于一程序的测试用例生成中.测试结果表明该算法在测试用例生成的效率和效果方面优于传统搜索算法和普通改进算法.