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一种新的混合量子进化算法 总被引:2,自引:1,他引:2
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. 相似文献
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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。 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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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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改进的耗散量子粒子群优化算法及其应用* 总被引:1,自引:0,他引:1
针对量子粒子群优化算法(QPSO)存在着保持种群多样性差、容易陷入局部最优等缺陷,将耗散操作算子引入到QPSO量子角度更新中,提出了改进的耗散量子粒子群优化算法(DQPSO)。为验证算法的有效性,将DQPSO算法应用于标准函数优化问题。仿真结果表明,改进的耗散量子粒子群算法的优化性能优于传统的量子进化算法(QEA)和QPSO算法。可见,在量子角度更新策略中引入耗散操作算子能够使算法更好地保持种群的多样性、摆脱局部最优的限制、提高算法的搜索能力。 相似文献
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对基本粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)进行了分析,有机结合两种进化算法提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法,该算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用PSO算法和DE算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子并通过群体间的信息交流阻止算法陷入局部最优。对4个高维复杂函数寻优测试表明算法的鲁棒性、收敛速度和精度,全局搜索能力均优于常规PSO和DE。将提出的改进算法用于乙烯收率软测量建模,应用结果表明模型精度较高、泛化性能较好。 相似文献
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基于差分进化和粒子群优化算法的混合优化算法 总被引:2,自引:1,他引:2
为了发挥差分进化和粒子群优化算法各自拥有的特点,并克服自身存在的问题,提出了一种混合优化算法(简称DPA).该算法首先利用差分进化的变异和选择算子产生新的群体,然后通过使用粒子群优化算法和交叉、选择算子进行局部搜索.在整个算法过程中,群体寻优范围先扩散再收缩,反复迭代渐进收敛.通过3个标准算例的测试表明,新的混合优化算法与差分进化和粒子群优化算法相比,具有收敛速度快、搜索能力强、鲁棒性好的特点. 相似文献
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基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法 总被引:4,自引:0,他引:4
研究粒子群算法优化问题,由于标准粒子群优化算法(PSO)在高维复杂函数优化中易早收敛,影响全系统优化。为改进的混合粒子群优化算法,提出了一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法(CDEHPSO)。把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化操作中。在算法进化过程中,通过一种粒子早熟判断机制,在基本粒子群优化算法中引入了差分变异、交叉和选择操作,对早熟粒子个体进行差分进化操作,从而维持了种群的多样性并有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,相比于粒子群优化算法和差分进化算法(DE),CDEHPSO算法具有收敛速度快、搜索能力强的优点。 相似文献
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在传统粒子群优化(PSO)算法的基础上,提出粒子群分形进化算法(FEPSO).FEPSO利用分形布朗运动模型中的无规则运动特性模拟优化目标函数未知特性,隐含的趋势变化模拟优化目标函数极值变化的总趋势,从而克服个体过于随机进化和早熟的现象.与传统的PSO算法相比,文中算法中每个粒子包含分形进化阶段.在分形进化阶段,粒子在解的子空间以不同的分形参数进行分形布朗运动方式搜索解空间,并对其分量进行更新.仿真实验结果表明,该算法对大部分标准复合测试函数都具有较强的全局搜索能力,其性能超过国际上最近提出的基于PSO的改进算法. 相似文献
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城市道路各交叉口交通信号的配时优化和协同控制直接影响整个城市的交通状况.本文以单交叉口模型的交通信号控制问题为背景,构造了以单交叉口滞留的车辆数最少为目标的优化模型.用混沌量子进化算法进行仿真数据求解,得到实时控制的配时方案,并与其它算法的仿真结果进行比较,结果表明该算法对单交叉口的信号配时优化是非常有效的. 相似文献
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将混合量子粒子群算法(HQPSO)应用于神经网络设计,可以在对网络拓扑结构优化的同时对连接权重进行求解。该算法引入了选择机制,使优势粒子得以保留,并在训练后期使用BP算法提高训练精度,具有较高的进化效率。通过对混沌时序信号的预测,表明HQPSO算法改进了神经网络的学习性能和泛化能力。 相似文献
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粒子群优化算法(PSO)由于其原理简单、较易实现等特点,得到广泛研究和应用.为加快优化速度,提高收敛精度,文中提出基于PSO的队伍演化算法.该算法将优化过程分为两个阶段: 第一阶段为保持多样性,把队员分成若干个初级队伍并行优化,形成高级队伍; 后一阶段为提高收敛速度,仅优化高级队伍.在整个优化过程中,根据评估队员所取得的成绩,动态控制队员的调整步长和最大调整空间,同时产生教练组,为队员的进步方向提供指导.通过高维多峰测试函数进行测试对比,验证文中算法的优越性和有效性. 相似文献
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求解的局部性和计算速度慢是目前非线性波阻抗反演存在的主要缺陷。在与微粒群算法进行比较的基础上,研究了量子微粒群反演算法。数值实验结果表明,与微粒群反演相比,量子微粒群波阻抗反演在收敛速度和避免陷入局部极小等方面有着一定的优势,适合于非线性反演问题,该方法也适用于其他领域非线性最优化问题的求解,具有较强的普适性。 相似文献
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介绍了基于粒子群优化算法的FIR数字滤波器的设计方法,并用该方法设计了一个高通滤波器。与用Parks-McClellan算法设计的高通滤波器进行了对比,发现基于粒子群优化算法的FIR滤波器的通带波动更小,阻带衰减更大。将用这两种算法设计的滤波器作用于混频信号,得出的结果也证明了基于粒子群优化算法的FIR滤波器的有效性。 相似文献