概率门量子进化算法

量子进化算法(QEA)比传统进化算法(EA)有更好的种群多样性和全局寻优能力，但它采用概率操作过程，具有随机性和盲目性．将量子进化算法中的旋转门以概率门代替，在概率分析及实例验证的基础上，说明概率门量子进化算法(PGQEA)能使得对种群选取过程控制在全局优化的方向下，并且能更快地收敛于最优解。     

多目标优化量子进化算法及其在PID控制器中的应用

目前量子进化算法主要应用于单目标优化问题.本文结合量子进化算法和经典多目标优化算法中常用的非支配排序技术,提出一种解决多目标优化问题的多目标优化量子进化算法(Multi-objective Optimization Quantum Evolutionary Algorithm,MOQEA),并将其应用于PID控制器参数整定.经过实验证明,无论是解的质量还是解的分布均匀性,MOQEA都优于经典多目标优化算法NSGA-II.     

基于学习的并行免疫量子进化算法及收敛性

提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙间采用基于学习机制的移民、模拟量子纠缠的种群交叉等信息交互方式,使得进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

混合量子算法在旅行商问题中的应用研究

针对旅行商问题(TSP)的特点提出了一种新的解码方式,结合了进化计算(EA)和微粒群算法(PSO)的思想,构造了独特的混合量子算法(HQA).为进一步提高算法的性能,构造了改进混合量子算法(IHQA).IHQA在更新个体时能够指导惯性权重进行动态变化,决定个体在下一代被吸引或扩散.经测试证明,两种混合算法均表现出强大的寻优能力,IHQA效率更高.     

用QCEA优化的RBF神经网络及其在股市预测的应用

采用量子克隆进化算法(QCEA)对径向基函数(RBF)神经网络的参数进行优化学习,并通过对不同样本容量和量子旋转角的实验,将量子克隆进化算法优化的径向基函数神经网络应用于上证指数的预测分析中.仿真实验表明:经量子克隆进化算法优化的径向基函数神经网络将全局搜索和局部寻优有机地结合起来,收敛速度快、种群多样性好,并可有效抑...     

基于改进量子进化算法的图像水印算法

针对经典量子进化算法及其在图像水印算法中的应用有嵌入容量较小等问题,提出了一种基于改进量子进化算法的图像水印算法,对经典量子进化算法作了两方面的改进,一是将表示量子染色体的量子比特概率幅修改为量子角,并在此基础上对量子旋转门旋转策略作了相应的修改;二是子群优化,每个子群相对独立地执行量子进化算法.实验结果表明:改进后的算法不但简化了量子染色体的表达,还依靠子群优化达到了算法并行性优化的目的,嵌入点的选择与嵌入策略也使得算法有较大的嵌入容量,该算法产生的含水印图像有较高的视觉质量且鲁棒性好.     

NIQGA改进及基于可变角距离的新型量子进化算法

为了提高量子进化算法的执行效率,在NIQGA算法基础上,通过改进△θi和S(αi,βi)参数表提出了一种改进算法INIQGA.又通过引入量子比特间角距离定义,提出了一种基于可变角距离旋转的量子进化算法QEA-VAR,该算法采用旋转门操作进行种群进化时,依据当前染色体中量子比特|φ〉i与最优解对应基态| 0〉或| 1〉的...     

量子进化算法在机器人联盟问题中的应用

量子进化算法是一种新的基于量子计算的概率搜素算法,它采用量子比特来编码染色体,采用量子门对种群进行更新进化,具有较快的收敛速度和良好的全局寻优能力。机器人联盟问题是一个复杂的组合优化问题,本文运用量子进化算法对该问题进行算法设计与应用研究,设计了一种量子变异算子,并对算法参数进行了研究。仿真实验结果验证了量子进化算法的可行性与有效性。     

基于混合搜索算法的图像稀疏分解

为了提高图像稀疏分解的效果,降低其计算时间,提出一种基于量子进化算法(quantum-inspired evolutionaryalgorithm,QIEA)和改进差分进化算法(improved differential evolution,IDE)的混合搜索算法,并应用到图像稀疏分解中.该方法将1DE引入到QIEA中...     

量子进化算法和免疫算法的比较研究

量子进化算法和免疫算法都是解决优化问题的强有力算法,.在分析了量子进化算法搜索的特点和免疫算法的机理基础上,对它们进行了比较,阐明了了二者的不同特点,并通过仿真实例总结出它们在求解多峰值函数优化问题上各自的优缺点.     

Quantum-inspired evolutionary tuning of SVM parameters

The most commonly used parameters selection method for support vector machines （SVM） is cross-validation, which needs a long- time complicated calculation. In this paper, a novel regularization parameter and a kernel parameter tuning approach of SVM are presented based on quantum-inspired evolutionary algorithm （QEA）. QEA with quantum chromosome and quantum mutation has better global search capacity. The parameters of least squares support vector machines （LS-SVM） can be adjusted using quantum-inspired evo- lutionary optimization. Classification and function estimation are studied using LS-SVM with wavelet kernel and Gaussian kernel. The simulation results show that the proposed approach can effectively tune the parameters of LS-SVM, and the improved LS-SVM with wavelet kernel can provide better precision.     

基于量子进化算法的演化ANFIS模型及其应用

利用量子进化算法对自适应模糊推理系统进行建模,从而利用自适应模糊推理系统和量子进化算法的两方面的优点来对种群结构进行优化,从而达到优化整个模糊推理系统的目的。通过仿真实例,将结合量子进化算法与自适应模糊推理系统分别应用于单输入单输出的模糊系统、多输入单输出模糊系统和多峰非线性模糊推理系统中,通过训练数据和测试数据得出性能的寻优跟踪路径及误差曲线进行比较。实验数据对比表明,ANFIS的缺点是精度低,GA-ANFIS的缺点是训练时间过长,而QEA-ANFIS主要摒弃了ANFIS训练的精确度上述两个系统的明显缺陷,既提高了精度又缩短了训练时间。     

辐射源信号模糊函数主脊切面特征优化

模糊函数主脊切面特征能较好地反映不同信号波形结构上的差异,但搜索表示信号的模糊函数主脊切面角度的计算量非常大,因此,如何快速精确地寻求这个角度成为一个亟需解决的问题.先将搜索模糊函数主脊切面转化成一个优化问题,考虑量子进化算法(quantum-inspired evolutionary algorithm,QEA)具有种群小、收敛速度较快、全局寻优能力强的特点,应用量子进化算法对这个问题进行寻优.实验结果表明,针对各种信号,算法在不降低参数估计精度的条件下,可以大大减少计算量.     

自适应混沌遗传混合算法及其参数敏感性分析

提出自适应搜索空间的混沌遗传混合算法.该方法不同于一般的混沌遗传混合算法,它在遗传进化的过程中根据群体多样性测度引入混沌算子,并从全局搜索空间以随机概率解析出优秀解域,对个体分两个区域进行混沌扰动:优秀解域细搜索和全局解域大扰动.数值仿真表明该算法既加快了收敛速度又提高了收敛精度,解决了传统遗传算法的早熟问题.     

多峰函数优化的混合遗传算法

研究了2种基于最速下降法和遗传算法的求解多峰函数优化问题的混合遗传算法,以Schaffer函数的全局优化问题和收敛概率、平均收敛时间和平均收敛值等评价指标检验了混合算法的性能.结果表明混合算法的性能优于单独的遗传算法或最速下降法,采用随机方式选择局部优化个体的混合遗传算法性能在总体上优于从每代群体中选择适应度高的个体进行局部优化的混合遗传算法.     

基于枝节谐振器的体域网超宽带陷波天线优化设计

为满足无线体域网(wireless body area network,WBAN)应用中对超宽带天线的陷波要求,采用在槽孔型的辐射贴片上添加十字型枝节谐振器的方法优化设计了一款超宽带陷波天线.天线使用共面波导方式馈电,使天线获得较宽的带宽.通过嵌入十字型枝节谐振器调谐天线的阻抗,实现陷波特性.通过仿真分析确定谐振器横、竖枝节的尺寸范围.利用量子进化算法对谐振器的横、竖尺寸进行优化,获取使天线的陷波频带达到最佳要求的谐振器尺寸参数.根据优化结果制作实物天线,天线的带宽为3.4-9.9 GHz,陷波频段为5.2-5.8 GHz.由天线回波损耗及方向图的仿真和测试结果表明,该优化设计方法是有效的.     

基于演化算法的实因式分解

针对线性定常闭环系统特征方程的求根问题，提出了一种基于演化算法的实因式分解法。该法先将实因式分解问题转化为数值优化问题，再用基于混合杂交与间歇变异的演化算法求解该优化问题。数值实验结果表明了所提方法的有效性。     

一种求解多目标优化问题的混合演化算法

提出了一种混合演化算法求解多目标优化问题.演化算法是解决多目标优化问题的有效方法,在全局优化问题中具有很好的鲁棒性,但其局部搜索性能有待改善.Hooke and Jeeves方法是一经典的局部搜索算法,将其与演化算法结合求解多目标优化问题,提高了解的收敛质量,因而从整体上提高了算法的性能,并且测试结果也说明了该算法的可行性.     

多目标进化算法研究综述

简要介绍了多目标进化算法(MOEAs)的基本框架、研究历史、总体分类和主要方法,同时讨论了进化算法(EAs)在多目标优化的应用中的几个关键性问题及今后需进一步研究的工作.