灾变算子在遗传算法中的作用研究

模拟生物进化过程中导致大量物种灭绝而个别物种幸存的灾变现象,灾变算子在进化操作几十代后除了当前最好解留下来外,重新随机产生其他个体。该文通过分析和实验表明,采用灾变算子可以提高遗传算法小规模群体的多样性,从而避免早熟收敛。     

基于量子遗传算法的路由选择

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。文中探讨了该类问题中路由选择问题的一种新的解决方法：量子遗传算法。就路由选择问题的数学模型进行了简单的介绍，并深入研究了量子遗传算法及其在路由选择优化问题中的应用，最后在计算机上进行了模拟分析实验。仿真实验的结果表明，量子遗传算法在性能上优于常规遗传算法。该算法搜索速度快、效率高，并且具有较强的实用性和鲁棒性。     

基于量子遗传算法的非线性无约束优化方法

量子遗传算法(QGA)是量子计算和遗传算法相结合的产物,量子遗传算法将量子比特和量子旋转门表示引入到遗传算法中,具有比遗传算法更好的搜索效率和收敛性。非线性无约束优化是典型的工程应用问题,而复杂非线性函数的优化结果往往不能令人满意,如陷入局部最优等。利用量子遗传算法强大的搜索能力,可以很好的解决复杂非线性函数的无约束优化问题,实验表明量子遗传算法在该类问题中的有效性和可行性。     

量子遗传算法研究

量子遗传算法是在遗传算法中引入量子计算的概念,是20世纪90年代新兴的研究领域。介绍了遗传算法(GA)和量子算法(QC)的特点,以及量子遗传算法(QGA)的基本理论与方法。并在Matlab下编程对量子遗传算法与传统遗传算法的效率进行比较。     

基于量子遗传算法的路由选择

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。文中探讨了该类问题中路由选择问题的一种新的解决方法:量子遗传算法。就路由选择问题的数学模型进行了简单的介绍,并深入研究了量子遗传算法及其在路由选择优化问题中的应用,最后在计算机上进行了模拟分析实验。仿真实验的结果表明,量子遗传算法在性能上优于常规遗传算法。该算法搜索速度快、效率高,并且具有较强的实用性和鲁棒性。     

基于量子遗传算法的盲源分离算法研究

在改进遗传量子算法的基础上，提出了一种新的量子遗传算法并从理论上证明了算法的全局收剑性．提出了基于量子遗传算法与独立分量分析算法相结合的盲源分离新算法．仿真结果表明：新方法比采用常规遗传算法的盲源分离方法具有明显的高效性．     

基于改进量子遗传算法的连续函数优化研究

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.     

基于灾变遗传算法的超分辨率图像恢复

采用简单遗传算法进行超分辨率图像恢复时,往往由于种群多样性的不足而导致早熟收敛,得到的图像恢复质量不理想。针对该问题,提出了一种基于灾变遗传算法求解高分辨率图像最优估计的方法。在简单遗传算法的基础上,该算法以适应值方差作为灾变的判断条件,将共轭梯度算法作为灾变算子重新构建种群,从而增加了种群多样性。同时对灾变条件和灾变规模进行了分析,并且给出了根据进化代数自适应调节灾变条件的方法。仿真实验表明了该算法的有效性。     

多宇宙并行量子衍生遗传算法研究

将量子的多宇宙特性和遗传算法相结合,提出了多宇宙并行量子衍生遗传算法。算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。给出了不同宇宙数量下的并行拓朴结构,提出了宇宙内采用量子旋转门演化和量子变异,宇宙间采用移民和量子交叉的两种信息交互方式,能有效克服早熟收敛现象,使得搜索效率和搜索能力得到更进一步提高。典型函数优化实验验证了该文所提算法的有效性。     

求解TSP的量子遗传算法

量子遗传算法(QGA)在求解数值和组合优化问题时效率明显优于传统进化算法,但目前较多被用于求解组合优化的背包问题,为了充分发挥QGA的优点,文中用其求解TSP这一经典的NP难问题.首先,文中设计了一种利用几率幅值编码的新的编码方式,即利用几率幅值编码的量子个体与一组向量对应,而此向量又与一条可行路径一一对应.这样的编码方式不仅缩小了种群规模,占用较少内存,所得的解均可行,而且有效地增强了种群的多样性;其次,在量子个体上实施量子杂交,这一操作有利于保留相对较好的基因段;最后,为了加快算法的收敛速度,引入两阶段局部搜索,第一阶段主要针对实例中排列稀疏处的城市进行优化,第二阶段在第一阶段的基础上着重对排列密集处的城市优化.据此,设计了解TSP的一个新的高效的QGA,并证明了其以概率1收敛到全局最优解;测定算法性能的数值实验数据表明,该算法在种群规模较小,迭代次数较少的情况下就可以收敛到已知最优解.     

量子遗传算法研究现状

Quantum Genetic Algorithm (QGA)is the combination of quantum computation and genetic algorithm. In this paper, actuality of research on QGA is summarized. QGA and Multi-universe Parallel Quantum Genetic Algorithm (MPQGA)are discussed in detail. Application progenies in respective regions are introduced. The subsequent research on QGA is also prospected.     

一种基于灾变的多群体遗传算法

在多群体遗传算法的实现中,迁移算子常会产生大量通信开销,也不利于搜索出多个模态峰点。针对上述不足,提出了一种改进的多群体遗传算法,用灾变产生新个体方式代替子群体之间的迁移效果,同时提出了尖点灾变模型及灾变发生的分歧条件。各子群遗传方式受灾条件的控制。仿真结果验证了算法的有效性。     

一种基于相位编码的量子遗传算法

基于量子位测量的二进制量子遗传算法在用于连续问题优化时,由于频繁的解码运算,严重降低了优化效率.针对这一问题,本文提出了一种基于量子位相位编码的量子遗传算法.该方法直接采用量子位的相位对染色体进行编码,采用量子旋转门实现染色体上相位的更新,采用Pauli-Z门实现染色体的变异.在该方法中,由于优化过程统一在空间[0,2π]<'n>进行,而与具体问题无关,因此,对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性.以函数极值优化为例,仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率明显优于普通量子遗传算法和标准遗传算法.     

混合量子遗传算法及其性能分析

首先比较了带量子门更新和群体灾变的量子算法(QA)以及加入对量子位的交叉和变异操作的量子遗传算法(QGA);然后结合量子搜索和传统遗传搜索提出了混合量子遗传算法的框架,并给出了基于二进制编码的混合量子遗传算法(BQGA)和基于实数编码的混合量子遗传算法(RQGA).基于典型问题的数值仿真和比较表明,RQGA的性能明显优于其他算法,对参数和初值具有较好的鲁棒性.     

基于量子遗传算法的知识分布优化研究

研究了智能考试系统的知识分布问题,基于量子计算理论,提出采用量子遗传算法,对知识分布优化策略进行改进,提高了试卷知识分布的覆盖率和效率。     

灾变式均匀布种遗传算法

遗传算法作为近年来的热点在各个方面都得到了广泛的应用.但是遗传算法有其固有的缺陷,即易早熟,局部寻优能力差.为了改善这两方面的性能,该文从传统遗传算法（SGA）的原理出发,讨论了在初始种群中均匀布种的优越性.在此基础上引入了灾变操作,设计了对这种操作的控制方法.然后对传统的遗传操作（包括交叉操作和变异操作）进行了改进,提高了这两种操作的效率.最后应用C/C＋＋实现了新算法,并对2个著名优化方法测试函数进行优化计算.计算结果证明新算法具有很强的摆脱局部极值的能力和比较快的收敛速度.     

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.     

基于灾变遗传算法的数控冲床加工路径的优化

该文以数控冲床编辑与监控系统项目为背景,对数控冲床加工路径优化问题进行讨论。首先分析了数控冲床路径优化的基本原理,把加工路径优化抽象为TSP问题。然后采用效率较高的遗传算法对TSP问题进行求解,论述了遗传算法的具体实现。接下来为了解决遗传算法的容易陷入局部最优解的问题,加入了灾变算子来杀死当前的优质个体,使远离当前最优解的个体有充分的进化空间,从而使其跳出局部最优而更接近全局最优。最后对遗传算法和加入遗传算子的灾变遗传算法进行了比较分析,得出了灾变遗传算法在数控加工领域的更有优势的结论。     

一种改进的量子遗传算法及其应用

针对基于Bloch球面坐标编码的量子遗传算法应用中的优化效率低和局部寻优较差能力问题,提出2点改进措施：在比较种群的基础上将局部搜索与全局搜索相结合;依据三链特性将搜索空间扩展为3Bloch球面空间。将改进算法应用于多变量函数极值优化问题,仿真结果表明,该改进算法寻优代数小、收敛速度快、效率高,并且具有较好的种群多样性,验证了改进措施的有效性。     

一种基于云模型的改进型量子遗传算法*

针对量子遗传算法在函数优化中易陷入局部最优和早熟收敛等缺点,采用云模型对其进行改进,采用量子种群基因云对种群进化进行定性控制,采用基于云模型的量子旋转门自适应调整策略进行更新操作,使算法在定性知识的指导下能够自适应控制搜索空间范围,能在较大搜索空间条件下避开局部最优解。典型函数对比实验表明,该算法可以避免陷入局部最优解,能提高全局寻优能力,同时能以更快的速度收敛于全局最优解,优化质量和效率都要优于遗传算法和量子遗传算法。