实数编码量子进化算法

为求解复杂函数优化问题,基于量子计算的相关概念和原理,提出一种实数编码量子进化算法.首先构造了由自变量向量的一个分量和量子比特的一对概率幅为等位基因的三倍体染色体,增加了解的多样性;然后利用量子旋转门和依据量子比特概率幅满足归一化条件设计的互补双变异算子进化染色体,实现局部搜索和全局搜索的平衡.标准函数仿真表明,该算法适合求解复杂函数优化问题,具有收敛速度快、全局搜索能力强和稳定性好的优点.     

混合量子差分进化算法及应用

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．     

一种新的相位角编码量子进化算法

针对具有连续解空间的数值函数优化问题,基于量子算法和实数编码进化算法的思想,提出一种新的相位角编码量子进化算法(PAQEA).算法的概率表达特性使得量子染色体能够以一定概率表达优化问题的所有可行解,结合动态量子旋转门实现染色体的进化,实现了算法局部搜索与全局搜索的平衡.理论分析证明了算法的全局收敛性.仿真结果表明,该算法适用于复杂数值函数优化问题,具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点.     

基于量子免疫算法的车辆调度问题优化

为优化带时间窗的车辆调度计算问题,引入量子进化算法,提出了一种混合量子免疫进化算法。首先对传统量子旋转门进行改进,使个体在进化过程中向全局最优位置靠近,从而避免算法早熟并保持种群多样性。其次在迭代过程中,引入免疫算子,提取优秀基因片段作为疫苗,接种到种群中其他个体,避免算法性能的倒退。最后,针对Solomon标准实例库实例数据进行多算法编码仿真实验,结果表明,所提混合量子免疫进化算法不仅能够有效解决类似问题,而且能够显著加速收敛。     

量子进化算法研究现状综述

在介绍基本量子进化算法(QEA)的基础上,重点归纳总结了最近几年量子进化算法在算法机理和性能方面以及在算法的种群改进、编码扩展、算子创新、算法融合等应用方面的研究成果,进而提出了量子进化算法在模式理论、多目标进化、算法研究、应用等方面进一步的研究内容.     

基于量子进化算法的路由选择

网络中存在许多设计和优化问题,其中相当一部分属于NP类型。传统的解法由于计算复杂度过大而失效。为了降低计算机网络的时延和运营费用以改进网络性能,采用量子进化算法优化计算机网络中路由选择问题,深入研究了量子进化算法及其在路由选择优化问题中的应用,并对量子进化算法进行了改进,使之更适合这类问题的求解。仿真实验结果表明,同传统优化算法相比该方法对求解网络的路由选择具有很大优越性。研究结果不仅对各类网络的优化问题有一定的应用价值,而且也扩展了量子进化算法的应用范围。     

一种改进的正弦曲线环量子进化算法

正弦曲线环量子进化算法(SRQEA)采用动态种群规模,有效地兼顾了"勘探"和"开发"的平衡、全局搜索性能好.但由于观测量子染色体过程中存在随机性和量子旋转门的固有缺陷,在实际使用中,SRQEA易陷入局部最优值.本文在SRQEA基础上采用两次观测取最优值的方法,提出一种经过改良的正弦曲线环量子进化算法(SRQEA2),通过三个0-1背包问题和5个连续函数优化实验,结果证明SRQEA2比SRQEA寻优能力更强.本文同时采用Hg 门取代量子旋转门更新量子种群.     

求解TSP的改进量子蚁群算法

将量子群进化算法(QEA)与蚁群系统(ACS)进行融合,提出一种新的量子蚁群算法(QACA).该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子的态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素.该算法在全局寻优能力和种群多样性方面比蚁群算法有所改进,并结合TSP,对算法进行了测试,得到了与现有文献结果相同或更好的解,表明该算法是求解TSP的一种有效的算法.     

一种改进的量子蚁群算法及其应用

将量子群进化算法（QEA）与蚁群系统（ACS）进行融合,提出一种新的量子蚁群算法（QACA）。该算法的核心是在蚁群系统（ACS）中引入量子算法中的量子的态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素,从而在全局寻优能力和种群多样性方面比蚁群算法有所改进。结合旅行商问题（TSP）,对算法进行了测试,得到了与现有文献结果相同或更好的解,表明该算法具有较强的问题求解能力。     

一种新的混合量子进化算法

量子进化算法(QEA)用于多峰函数优化时,容易陷入局部最优.本文提出一种新的混合量子进化算法,通过双编码机制(经典二进制编码和量子概率编码),以及经典交叉和量子概率编码更新策略,实现了经典遗传算法与量子进化算法的有机结合,在发挥经典遗传算法全局优化能力的同时,利用量子概率搜索提高了算法的局部搜索能力.通过一组典型函数优化实验对该算法的性能进行了考察,并与QEA进行了比较.结果表明,本文算法在解的质量和收敛速度上都要优于QEA.     

一种新的量子群进化算法研究

提出了一种基于量子进化的量子群进化算法，使用量子角表示量子比特的状态，并引入改进的粒子群优化策略，对量子群中各量子的量子角进行自适应动态调整．在对0-1背包问题的求解中，表现出很好的性能．     

具有同时集送货需求车辆路径问题的混沌量子进化算法研究

针对量子进化算法中旋转角取值的离散性使其解空间的搜索具有跳跃性,提出了基于混沌理论的精英均值计算旋转角算法,并将其应用于具有同时集送货需求车辆路径问题的求解.在理论上分析了解的强可行和弱可行条件的基础上,使用启发式算子对解进行改进.通过仿真实验与其他算法进行了比较,仿真结果表明所提出算法是求解此类问题的有效方法.     

混合量子进化算法及其应用

文章将量子进化算法(QEA)和粒子群算法(PSO)互相结合,提出了两种混合量子进化算法。第一种算法叫做嵌入式粒子群量子进化算法,其主要思想是将简化的PSO进化方程嵌入QEA的进化操作中,简化了QEA算法的结构,增强了QEA跳出局部极值的能力。第二种算法叫做量子二进制粒子群算法,其主要思想是将QEA中的量子染色体的概念引入二进制粒子群算法(BPSO),提高了BPSO算法保持种群多样性的能力和运算速度。通过对0-1背包问题和多用户检测问题的求解表明,新的算法不仅操作更简单,而且全局搜索能力有了显著的提高。     

求解TSP的新量子蚁群算法

鉴于蚁群算法（ACA）在求解TSP时表现出的优越性,以及量子进化算法（QEA）在求解组合优化问题时表现出的高效性,将ACA与QEA的算法思想进行融合,提出一种新的求解TSP的量子蚁群算法。该算法对各路径上的信息素进行量子比特编码,设计了一种新的信息素表示方式,即量子信息素;采用量子旋转门及最优路径对信息素进行更新,加快算法收敛速度;为了避免搜索陷入局部最优,设计了一种量子交叉策略,以改善种群信息结构。仿真实验结果表明了该算法具有较快的收敛速度和全局寻优能力,性能明显优于ACS。     

Design of an improved quantum-inspired evolutionary algorithm for a transportation problem in logistics systems

Logistics faces great challenges in vehicle schedule problem. Intelligence Technologies need to be developed for solving the transportation problem. This paper proposes an improved Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm (IQEA), which is a hybrid algorithm of Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm (QEA) and greed heuristics. It extends the standard QEA by combining its principles with some heuristics methods. The proposed algorithm has also been applied to optimize a problem which may happen in real life. The problem can be categorized as a vehicle routing problem with time windows (VRPTW), which means the problem has many common characteristics that VRPTW has, but more constraints need to be considered. The basic idea of the proposed IQEA is to embed a greed heuristic method into the standard QEA for the optimal recombination of consignment subsequences. The consignment sequence is the order to arrange the vehicles for the transportation of the consignments. The consignment subsequences are generated by cutting the whole consignment sequence according to the values of quantum bits. The computational result of the simulation problem shows that IQEA is feasible in achieving a relatively optimal solution. The implementation of an optimized schedule can save much more cost than the initial schedule. It provides a promising, innovative approach for solving VRPTW and improves QEA for solving complexity problems with a number of constraints.     

混合量子算法及其在flow shop问题中的应用

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。     

优化网络入侵特征库的量子进化算法

针对网络入侵检测系统中入侵特征库的性能普遍较差的缺点,提出了一种优化网络入侵特征库的改进量子进化算法（IQEA）。采用特征向量表示染色体结构,借鉴小生境协同进化思想初始化种群,以个体的匹配程度设计适应度函数,使用动态更新和“优体交叉”策略进化种群。仿真实验表明,IQEA的寻优能力和收敛速度均优于量子进化算法和进化算法,经IQEA优化后的入侵特征库,检测能力强,并具有较好的自适应性。     

基于混合量子进化计算的混沌系统参数估计

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.