适应度二次选择的QPSO和SA协同搜索大规模离散优化算法

发布时间：2021-12-16 05:40

　　针对大规模离散工程优化问题,提出一种改进的离散量子粒子群优化算法（IDQPSO-SA）。首先,提出一种适应度的二次选择更新平均最优位置策略,使QPSO能够适用离散空间的优化问题。其次,引入二次切割与连接（DCJ）排序策略加速搜索进程。最后,在QPSO并行搜索基础上,引进模拟退火（SA）的概率突跳性,协同进行全局搜索。在大规模、高维离散工程优化问题上进行了测试,并同已有算法进行比较,结果表明,IDQPSO-SA进一步提高了面向大规模离散优化问题时的搜索效率,并有效提升了算法的性能。 

【文章来源】：通信学报. 2020,41(08)北大核心EICSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

因此，本文提出IDQPSO-SA，采用基于平均适应度值的二次选择更新全局平均最优位置的策略，克服传统QPSO算法无法应用图1IDQPSO-SA算法的流程面对大规模祖先基因组推断，SA-Median、GA-Median和AS-Median体现出不同特点

·26·通信学报第41卷为12111{,,,,,,,,,,}ijjijngggggggg。假设jk，并给定3个基因序列{,,}ijkggg，当进行转换操作后则生成一个新的基因组121{,,,,iggg+11,,,,,,,,}jkijkngggggg。易位是指当一条染色体的末端断裂时，将其附加到另一条染色体的末端。裂解是指将一条染色体分裂成2条染色体。合并是指将2条染色体合并成一条染色体。如果ig紧随着jg，则定义ig和jg相邻，2个连续基因的邻接（adjacency）具有4种类型：hhhtthtt,,,,,,,ijijijijgggggggg。此外，当2个基因在一个基因组中相邻但在另一个基因组中不相邻，且该端是末端不与任何其他基因相邻时，则产生断点。2)DCJ距离DCJ操作由Yancopoulos等[23]提出，包含了所有基因组进化事件。常见的DCJ操作包含以下4种。①邻接对12{g,g}和34{g,g}可以由邻接13{g,g}和24{g,g}或14{g,g}和23{g,g}进行重新连接。②邻接12{g,g}和端3{g}可以由邻接13{g,g}和端2{g}或邻接23{g,g}和端1{g}进行重新连接。③端1{g}和端2{g}可以由邻接12{g,g}进行合并。④邻接12g,g可以裂解成端1g和2g。DCJ距离定义为一个基因组转化为另一个基因组所需进行的DCJ操作数目。不同的DCJ操作会影响奇数边和环的个数，且会进一步影响邻接图的结构，基于邻接和端的关系构建的邻接关系如图2所示。基因组1G与基因组2G的进化距离为DCJ12,2IdGGnC(4)其中，DCJ12dG,G表示1G与2G之间的DCJ距离，n表示基因组的长度，C表示环个数?

【参考文献】：
期刊论文
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[3]无线传感器网络中新的最小暴露路径问题及其求解算法[J]. 叶苗,王宇平,代才,王晓丽.  通信学报. 2016(01)
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本文编号：3537590