| 混合量子遗传算法及其性能分析 |
| |
| 引用本文： | 王 凌,吴 昊,唐 芳,郑大钟,金以慧.混合量子遗传算法及其性能分析[J].控制与决策,2005,20(2):156-160. |
| |
| 作者姓名： | 王 凌 吴 昊 唐 芳 郑大钟 金以慧 |
| |
| 作者单位： | 清华大学,自动化系,北京,100084;北京航空航天大学,物理系,北京,100083 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60204008，60374060)，国家973计划项目(2002CB312200). |
| |
| 摘 要： | 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.
|
| 关 键 词： | 遗传算法 量子遗传算法 混合量子遗传算法 性能分析 |
| 文章编号： | 1001-0920(2005)02-0156-05 |
| 修稿时间： | 2004年5月9日 |
Hybrid quantum genetic algorithms and performance analysis |
| |
| WANG Ling,WU Hao,TANG Fang,ZHENG Da-zhong,JIN Yi-hui.Hybrid quantum genetic algorithms and performance analysis[J].Control and Decision,2005,20(2):156-160. |
| |
| Authors: | WANG Ling WU Hao TANG Fang ZHENG Da-zhong JIN Yi-hui |
| |
| Affiliation: | WANG Ling~1,WU Hao~1,TANG Fang~2,ZHENG Da-zhong~1,JIN Yi-hui~1 |
| |
| Abstract: | Quantum algorithm (QA) with updating of quantum gates and catastrophe of population is compared with quantum genetic algorithm (QGA) by including crossover and mutation for quantum bits. Furthermore, a framework of hybrid quantum GA is proposed which combines the quantum based search and classic genetic search, and hybrid QGA with binary encoding (BQGA) and hybrid QGA with real encoding (RQGA) are presented. Numerical simulation on typical problems show that the performances of RQGA are the best among all testing algorithms and it is much robust on parameters and initial conditions. |
| |
| Keywords: | genetic algorithm quantum GA hybrid quantum GA performance analysis |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《控制与决策》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《控制与决策》下载全文 |
