(计算机科学与技术)基于量子遗传算法的函数寻优算法设计.

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编号:20171102130359365    类型:共享资源    大小:34.88MB    格式:RAR    上传时间:2017-11-02
  
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摘 要


量子遗传算法(QGA)是20世纪90年代后期兴起的一种崭新的遗传进化算法。该算法主要是将量子计算的概念引入其中,将量子的态矢量表达引入了遗传编码,使一条染色体可以表达多个信息态的叠加,同时利用量子旋转门实现染色体的演化,实现了目标解的进化。相比传统遗传算法,量子遗传算法能够在较小的种群规模下,快速的收敛到全局最优解。

本文首先介绍了量子遗传算法的基本原理与算法结构,然后对量子遗传算法提出疑问。虽然量子遗传算法的优化性能大大优于传统遗传算法,但是,对于一些多峰函数的优化问题,该类算法依旧容易陷入“局部最优”。在实际的应用中有很多优化问题都是多变量的连续优化问题,现有的量子遗传算法不能有效的解决这些问题。针对量子遗传算法容易陷入局部最优和未成熟收敛的缺陷,我们提出了一种新的优化算法——含有退火操作的量子遗传算法,该优化算法能够以可变的概率选择性地接受恶化的优化函数解,使种群解集的进化方向改变,不在依靠当前解进行遗传演化。从而使算法不易“早熟收敛”。而且在该算法中加入了全干扰的量子交叉操作,使各染色体能进行遗传信息的交换,使种群染色体更具有代表性。最后根据改进后的方案,对改进的量子遗传算法进行了数值仿真。有效地证明了改进算法在函数寻优方面的优越性。

【关键词】量子遗传算法,量子编码,退火思想,量子交叉,函数寻优 

 目录

摘 要I

ABSTRACTII

1.绪论1

1.1遗传算法1

1.2量子计算1

1.3函数优化1

1.4选题背景和意义2

2.量子遗传算法3

2.1 量子遗传算法概述3

2.2量子遗传算法研究意义3

2.3量子遗传算法的基本原理4

2.3.1.量子比特4

2.3.2染色体表示方法5

2.3.3量子旋转门6

2.5 量子遗传算法步骤及流程图7

2.5.1量子遗传算法的步骤流程7

2.5.2量子遗传算法的流程图7

3量子遗传算法的改进9

3.1量子遗传算法存在问题9

3.2改进方案的基本思想9

3.2.1全局量子交叉9

3.2.2模拟退火思想10

3.2.3模拟退火算法的概念11

3.2.4模拟退火算法的基本流程12

3.3改进的量子遗传算法的具体实现12

3.3.1模拟退火算子及参数选取13

3.3.2基于模拟退火的量子遗传算法具体实现13

3.3.3基于模拟退火的量子遗传算法流程图13

3.4改进的量子遗传算法的优点14

4算法性能测试及分析16

4.1典型测试函数16

4.1.1简单平方和函数16

4.1.2Rastrigrin函数16

4.1.3De Jong函数F217

4.1.4Goldsten-Price函数17

4.1.5Six-hump Camel Back函数18

4.2算法参数设定18

4.3测试结果即分析19

5总结与展望24

5.1 论文总结24

5.2 展望24

参考文献26


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