基于信息熵的量子免疫遗传算法

针对目前的量子进化算法在高维函数优化时容易陷入局部最优,利用信息熵的概念,将量子进化算法和免疫遗传算法进行改进与融合,提出一种基于信息熵的量子免疫遗传算法.该方法对抗体采用相位编码,用信息熵准确地度量量子比特的不确定信息;提出了一种按变量的种群熵降序排列的邻域搜索策略;对于抗体之间的相似度,给出了一种按个体熵相同变量位数的度量方法;用繁殖概率对抗体的多样性进行评价,并分别以函数优化问题和VRPSDP问题进行了仿真验证.研究结果表明:该算法收敛速度快,求解精度高.     

分组量子遗传算法及其应用

量子遗传算法是一种高效的并行算法，但它易陷入局部极值。提出一种分组量子遗传算法，通过分层、分组等方法，保证了染色体的多样性。典型函数测试结果表明，分组量子遗传算法具有全局最优性，其性能优于其它几种遗传算法和QGA。     

一种基于量子遗传算法的多播路由算法

提出了一种基于量子遗传算法QGA（quantum genetic algorithm）解决多播QoS（quality of service）路由问题的算法．介绍了量子遗传算法的基本原理，给出了算法实现的方法和具体流程，并进行了量子遗传算法在多播路由选择优化方面的仿真实验，证明了量子遗传算法优于常规遗传算法．     

一种改进的量子遗传算法研究

提出一种改进的量子遗传算法(IQGA)。在编码方面提出了一种根据所求问题精度动态确定量子染色体基因长度的编码方法,考虑了计算解的精度和搜索效率的平衡关系。探讨了量子旋转角度的动态调整及策略,使算子在不同的情形下实现粗搜索和细搜索的结合。通过对量子变异操作的组合实现异后在一个更大的邻域范围内进行搜索,确保算法在合理的计算代价内有潜能搜索到高精度的解。最后,用IQGA对选取的若干基准测试函数进行测试。测试结果表明,相对于已有文献算法数据来说由IQGA得到的最好解、最好解的平均值以及收敛代数等均更具优势。     

一种基于PSO思想的改进量子遗传算法

文章提出一种基于PSO思想的改进量子遗传算法.将PSO中的合作机制和记忆功能引入到QGA中,构造种群个体与当前最优解的距离参量,根据每个个体与当前最优解距离大小智能地控制旋转角的大小,使旋转角能够根据个体的进化差异选择不同旋转角的自适应调整进化过程,从而使算法始终保持合适的搜索网格,加快算法收敛,同时也可以保证能够收敛...     

基于混沌优化的量子遗传算法

量子遗传算法是一种高效的并行算法，但它有时会陷入局部极值。混沌优化的遍历性可作为搜索过程中避免陷入局部极小值的一种优化机制，随机性和规律性使它具有丰富的时空动态。所以二者结合可互补。经试探分析，典型函数测试结果表明，混沌优化与量子遗传算法相结合全局寻优效果更佳。     

浅谈量子遗传算法

量子遗传算法是20世纪90年代后期应量子计算而产生的一个新兴研究领域。本文在阐述量子遗传算法的基本思想的基础上,介绍了量子比特编码方法和量子门旋转操作,以及量子遗传算法求解问题的基本步骤和方法。     

一种改进的量子遗传算法

针对量子遗传算法存在储存量大和易陷入局部最优解等问题,提出一种新的量子遗传算法。该算法采用角度编码方式表示染色体从而减少编码的存储空间;引入小区间方法初始化量子种群, 使量子染色体均匀分布于初值空间;利用改进的旋转门对种群进行更新操作;采用动态的量子步长调整策略实现自适应搜索;引入量子交叉和量子变异操作防止早熟问题。通过典型的多峰值函数优化实验表明该算法具有收敛速度快、全局寻优能力强和计算时间短的特点,可以用于多峰值函数优化问题。     

一种量子模拟退火算法

为扩展量子智能算法的研究领域,根据模拟退火算法的思想,提出量子模拟退火算法(QSA).定义了量子染色体相位邻域空间,缩小了算法搜索范围;引入信息熵的概念,避免了搜索的盲目性;给出一个量子的旋转角增量的表达式,简化了计算过程;采用Boltzmann概率分布原则接受新解,提高了算法的搜索性能;同时增加了量子变异操作和量子随机行为,可以防止算法早熟现象.研究结果表明:该算法具有较强的全局收敛性和搜索能力.     

改进量子遗传算法求解非线性方程组

非线性方程组的求解在科学技术和工程应用中经常遇到。将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,并应用改进量子遗传算法求解此优化问题。数值模拟的结果验证了该方法的可行性和有效性。     

量子遗传算法在目标分配上的应用

量子遗传算法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.目标分配问题是一种典型的NP难问题,传统的方法在求解此问题时很容易陷入局部最优.本文利用量子遗传算有效地解决了目标分配最优化的问题,数值模拟表明量子遗传算法在该类问题中具有效性和可行性.     

混沌变步长量子遗传算法

针对多数量子遗传算法在搜索解时没有充分利用搜索过程中的先验知识的问题,结合混沌运动的遍历性和量子遗传算法的群体搜索性,提出一种基于混沌变尺度梯度下降的量子遗传算法.算法采用梯度下降法对量子遗传操作获得的优良个体进行局部搜索,引导种群的进化.结合混沌优化策略产生自适应步长,在搜索初期加快寻优速度,随着搜索逐渐接近最优点,混沌产生的小步长实现在最优解所在的小范围内进行精确搜索.实验结果表明,该方法的综合性能优于传统的量子遗传算法及遗传算法.     

基于量子遗传算法的多约束QoS路由算法

论述了用量子遗传算法解决计算机路由选择中的选播QoS路由问题。在考虑网络带宽、时延的基础上,将资源消耗函数和网络负载分布作为目标函数,采用量子比特编码,利用量子旋转门操作实现量子染色体的更新操作来求最优解,希望所选路径消耗较少的网络资源,并使负载尽量均衡分布,达到合理利用网络资源,降低网络拥塞的目的。     

基于量子遗传算法的无线传感网络路由优化

考虑到无线传感网络(WSN)传感器节点的能量有限性,分析了WSN的网络模型和能量模型,提出一种基于改进量子遗传算法的路由优化算法.利用复杂连续函数测试,验证了算法的性能和可行性.经仿真分析,证明该算法应用于WSN路由优化问题时,能更快速和更稳定地求解最小能量代价的数据传输路径,从而减少WSN传感器节点的能量消耗,延长整个WSN网络的使用寿命.     

基于量子遗传算法的成品门幅模型参数优化设计

为了解决热定型中影响成品织物门幅的工艺参数难以定量设计的关键技术难题。提出了将量子遗传算法用于成品门幅模型工艺参数优化设计中。建立优化模型,基于该模型采用量子遗传算法,实现了影响成品门幅的工艺参数精确定量设计。用该方法得到的工艺参数加工弹力布,生产成品的门幅与用户要求指标的偏差小于0.1%,完全满足实际生产要求。同时将量子遗传算法与遗传算法在工艺参数的优化设计中进行比较,得出当迭代种群逐渐增大时,量子遗传算法在工艺参数的优化设计中的优势更加明显。     

一种新的伪并行遗传算法

利用混沌序列的伪随机性,将混沌引入伪并行遗传算法,提出了伪并行混沌遗传算法。对3个检测函数的仿真实验表明该算法能较好地克服早熟现象及收敛速度慢的问题,优于伪并行遗传算法、显著优于标准遗传算法。