和声量子遗传算法在图像配准中的应用

针对图像配准中的优化问题,利用量子遗传算法全局寻优能力强以及和声算法的微调特性,提出了一种新的和声量子遗传算法（harmony search quantum genetic algorithm, HSQGA）。并将其应用到航拍图像配准当中。仿真结果证明了该算法比原有的和声算法和量子遗传算法在图像配准参数优化过程中具有更好的优化性能。此外,利用两个标准基本测试函数对新算法进行了测试,结果表明在一定的迭代次数内,该算法对一些复杂的优化问题也能精确寻优。     

基于自适应量子粒子群算法的FIR滤波器设计

针对量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法的参数控制方式,提出了一种自适应调节方法,该方法根据粒子之间的位置关系来设定参数值,给出了具体的设计思想与实现步骤。然后针对有限脉冲响应(finite impulse response,FIR)数字滤波器的优化设计实质,即多参数优化问题,通过适当的编码方式将改进的QPSO算法(adaptive QPSO,AQPSO)应用在其优化设计中,设计了低通和带通FIR数字滤波器。实验结果表明,AQPSO在收敛速度、鲁棒性及优化效果等方面都优于遗传算法(genetic algorithm,GA)、PSO算法及QPSO算法,说明了AQPSO算法的有效性和可行性。     

基于混合蚁群优化的天地一体化调度方法

天地测控资源一体化调度问题是一个典型的大规模组合优化问题,优化过程极其复杂,采用单一优化机制的传统蚁群算法求解这类问题时,存在求解效率低且求解性能差的缺陷。鉴于此,提出了采用两种不同融合策略的新型遗传蚁群优化方法(genetic ant colony optimization hybrid algorithm, GA-ACO)求解问题。该方法利用遗传算法的快速搜索、群体性能等优势生成初始蚁群信息素分布,提高了蚁群算法由于运行初期信息素更新较慢导致的较低求解效率和后期早熟引起的较差求解质量。仿真结果表明,相比于基本蚁群算法和遗传算法,混合蚁群算法的寻优性能更好,求解效率更高,更适合解决天地测控资源一体化调度问题。     

求解0-1背包问题的二进制狼群算法

狼群算法(wolf pack algorithm, WPA)源于狼群在捕食及其猎物分配中所体现的群体智能,已被成功应用于复杂函数求解。在此基础上,通过定义运动算子,对人工狼位置、步长和智能行为重新进行二进制编码设计,提出了一种解决离散空间组合优化问题的二进制狼群算法（binary wolf pack algorithm, BWPA）。该算法保留了狼群算法基于职责分工的协作式搜索特性,选取离散空间的经典问题--0-1背包问题进行仿真实验,具体通过10组经典的背包问题算例和BWPA算法与经典的二进制粒子群算法、贪婪遗传算法、量子遗传算法在求解3组高维背包问题时的对比计算,例证了算法具有相对更好的稳定性和全局寻优能力。     

基于混合遗传算法的海军航空兵场站物资配送车辆调度智能优化

为提升海军航空兵场站物资配送车辆调度效率，根据海军航空兵场站物资配送任务特点，建立了物资配送车辆调度优化模型，提出了混合遗传算法(hybrid genetic algorithm, HGA)对模型进行了求解。在HGA中引入了模拟退火(simulated annealing, SA)操作对经典遗传算法(genetic algorithm, GA)进行了改进：选择适合模型的编码方式和交叉算子；使用类似路径构造的方法构建初始种群；在遗传操作产生子种群之后，通过SA操作寻找子种群邻域中的潜在优秀个体，提升算法局部搜索能力。最后，通过与经典GA的对比实验，验证了所提算法的有效性和可靠性。     

电子侦察卫星任务调度方法

基于电子侦察卫星任务规划问题的特殊性,提出了规划预处理的基本方法,并基于合理假设建立了问题的多目标规划模型;设计了一种改进的遗传退火算法对模型进行求解,为防止最优解的丢失,引入了基于精英保留的选择机制,同时该算法有效避免了遗传算法局部优化能力差及模拟退火算法易陷入局部最优等缺陷。最后,通过实例将该算法与遗传算法(genetic algorithm, GA)及模拟退火算法(simulated annealing algorithm, SA)相比较,结果表明该算法能有效解决电子侦察卫星的任务规划问题。     

蚂蚁算法处理弹性需求混合交通UE配流问题

针对我国城市交通路网内机动车与非机动车混行的交通现状,提出了一种基于蚂蚁算法(ant algorithm)的寻优策略处理弹性需求下混合交通UE(user equilibrium)配流问题.同时,根据蚂蚁算法的思想以伪代码形式设计了求解弹性需求下混合交通UE配流模型最优解的程序流程,并应用于一个实例.算例表明,蚂蚁寻优策略在寻优的可靠性和计算效率方面优于传统的寻优算法.     

一种基于相位比较的量子遗传算法

针对量子遗传算法不适于连续函数优化的问题,提出了一种改进的量子遗传算法。该算法直接将量子染色体与当前最优解相比较来确定旋转门的旋转角,种群中各个体以不同速率向最优解进化以同时实现全局搜索与局部搜索,引入变异操作以防止算法早熟收敛。对该算法及其全局收敛性进行了分析后,将其用于函数极值求解与PID控制器的参数优化,并与遗传算法和量子遗传算法进行比较。仿真结果表明该算法具有较好的寻优性能。     

差分进化算法结合正则化解算病态方程

针对卫星导航快速定位中的观测方程病态问题,提出一种利用自适应加权的差分进化(differential evolution,DE)算法结合Tikhonov正则化求解病态方程的方法。在深入分析DE算法寻优过程的基础上,通过自适应地改变当前个体的加权因子,并在目标函数中引入正则化项,快速稳健地求解病态方程。仿真实例表明:当法矩阵条件数为10⁵左右时,新方法的解算精度比传统的截断奇异值法、Tikhonov正则化法、遗传算法(genetic algorithm,GA)和DE算法分别高约5倍、2倍、1.5倍和1倍;迭代次数是DE算法的22.37%、GA算法的5.67%,寻优速度最快;加入粗差后,新方法的解算精度基本不变,即具有较好的稳健性。     

量子协同免疫算法用于SAT问题的求解

根据协同策略和量子免疫计算理论,提出一种求解SAT问题的量子协同免疫算法。该算法在将SAT问题转化为函数优化问题的基础上,采用多个子种群。分别采用量子比特编码来表达个体,采用通用的量子旋转门策略演化个体,采用量子交叉操作阻止早熟收敛;各种群独立演化,同时引入量子协同理论,采用协同算子使得算法的搜索效率更高。实验采用标准SATLAB库中的3 700个不同规模的问题对算法进行测试,并与简单克隆选择算法、量子遗传算法、量子免疫克隆选择算法进行比较。结果表明,量子协同免疫算法的平均成功率最高,平均运行时间和平均评价次数最少。     

Membrane-inspired quantum shuffled frog leaping algorithm for spectrum allocation

To solve discrete optimization difficulty of the spectrum allocation problem,a membrane-inspired quantum shuffled frog leaping(MQSFL) algorithm is proposed.The proposed MQSFL algorithm applies the theory of membrane computing and quantum computing to the shuffled frog leaping algorithm,which is an effective discrete optimization algorithm.Then the proposed MQSFL algorithm is used to solve the spectrum allocation problem of cognitive radio systems.By hybridizing the quantum frog colony optimization and membrane computing,the quantum state and observation state of the quantum frogs can be well evolved within the membrane structure.The novel spectrum allocation algorithm can search the global optimal solution within a reasonable computation time.Simulation results for three utility functions of a cognitive radio system are provided to show that the MQSFL spectrum allocation method is superior to some previous spectrum allocation algorithms based on intelligence computing.     

渐近式Bloch球面搜索的量子遗传算法及其应用

为了进一步加快搜索速度,提高优化效果,提出了一种渐近式Bloch球面搜索的量子遗传算法.在该算法中,首先采用Bloch球面坐标对量子染色体进行编码,然后基于最小二乘法理论,构建了量子染色体的更新策略,建立了量子旋转门角度大小和方向的公式,最后构造了变异操作中相位公式.将本文算法应用于多变量函数极值优化问题进行验证.实验结果表明,该算法不仅具有较好的种群多样性和随机性,而且还具有进化代数少、收敛速度快和优化效率高等优点.     

混合混沌量子进化算法

针对量子进化算法计算量大、收敛速度慢以及容易出现早熟等问题, 提出混合混沌量子进化算法. 该算法采用混沌 初始化方法产生初始种群, 使种群具有较好的多样性;采用简单量子旋转门更新当前种群中的非最优个体, 降低算法的计算量; 提出混合混沌搜索策略以提高算法的收敛速度和全局搜索能力. 大量的测试表明, 与量子进化算法、实数编码量子进化算法和 混合量子遗传算法相比, 所提出的算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力. 大量的测试也表明, 若将混沌引入量子进化算法, 则混合混沌搜索策略的综合性能明显优于载波混沌策略, 在大多数情况下优于混沌变异策略. 本文提出的算法是惟一的每次测试 都收敛的算法, 且实现简单, 便于工程应用. 将其用于求解城市道路的交通信号配时优化问题, 实际效果令人满意.     

遗传算法在离散变量优化问题中的应用研究

针对实际应用中大量存在的离散变量优化设计问题,研究了利用一般连续变量方法进行离散变量优化设计的不足。结合离散变量优化问题与遗传算法的特点,提出离散交叉算子和离散变异算子,使遗传算子真正在离散空间中进行搜索。基于线性搜索思想提出离散引导算子以提高遗传算法的局部寻优能力,将种群逐步向离散极值点进行引导,实现算法的快速离散寻优。通过对两个实际离散变量优化设计问题的应用研究,验证了本方法解决离散变量优化设计问题的有效性。     

基于模糊约束的军事物资配送多目标路径优化

针对带模糊时间窗口、模糊运输费用以及模糊运输风险的多目标军事物资运输问题,利用模糊期望理论,建立了带模糊约束问题的多目标运输路径优化模型,并利用改进的多目标量子遗传算法求解该模型,算法中采用量子比特编码,引入非支配排序和精英保留策略,防止算法陷入局部最优。仿真实验结果表明,建立的模型合理、算法有效,在军事物资配送问题中具有一定的实用价值,与传统的多目标遗传算法相比较,利用改进的多目标量子遗传算法求解该问题,收敛速度更快。     

求解零空闲置换流水车间调度问题的离散烟花算法

针对以最小化最大完工时间为目标的零空闲置换流水线调度问题,提出了一种带有局部搜索的离散烟花算法.首先,结合调度问题的置换特征,定义了基于工件序列的编码方式;其次,结合反转和交换等操作重新定义了爆炸算子和变异算子;再次,开发了基于插入邻域的局部搜索策略,以增强烟花算法的局部搜索能力;最后,采用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于Taillard基准问题的对比分析结果表明:所提方法在寻优精度、稳定性等指标上优于标准烟花算法、离散萤火虫算法、离散蛙跳算法、离散粒子群算法和遗传算法,且不劣于结合变邻域搜索的粒子群优化、混合离散粒子群优化、杂草优化等算法.     

设计自适应IIR滤波器的单纯形-退火策略

作为信号处理领域的重要研究课题 ,滤波器设计本质上是一个多维参数寻优问题 ,且往往存在多极小。传统最小二乘法和单纯形法易陷入局部极小 ,而单一模拟退火算法搜索过程冗长 ,单一遗传算法易早熟收敛。结合模拟退火的随机概率突跳性搜索和单纯形法的凸多面体几何搜索 ,提出了有效设计自适应IIR滤波器的一种简单易实现的单纯形 退火策略 (simplexmethod simulatedannealing ,SMSA) ,并给出了算法操作和参数的合理设计方案。基于多个典型系统的随机数值仿真以及与最小二乘方法的比较研究 ,验证了所提方法的有效性、全局优化性和初值鲁棒性。     

基于分层遗传算法的模糊控制器在线优化设计

针对模糊控制器的优化问题,提出了一种基于改进的分层遗传算法在线优化设计方法。该算法在分层遗传算法的基础上修改了信息交换方式,采用自适应交叉算子和变异算子,并改进了变异算子的变异方式,使其能在现有最优解基础上进行更精确的局部搜索,提高了搜索速度和精度;同时,使用了具有约束的时间与绝对误差乘积积分(ITAE)型性能指标函数,能够对系统的稳态误差、超调量和上升时间进行有侧重的优化;并结合最小二乘参数在线辨识技术,实现了时滞时变系统模糊控制器的参数和结构在线同步快速优化。仿真实验证明了该方法的有效性。