不确定性智能规划算法研究

发布时间：2017-10-25 03:37

  本文关键词：不确定性智能规划算法研究

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【摘要】：在众多研究领域都存在着客观或者人为的不确定优化问题,传统方法很难解决此类问题。论文在简述了传统量子遗传算法的原理和结构的基础上,分析了传统量子遗传算法主要存在的问题,即解空间转换和如何确定量子门的旋转相位,以此进行算法的改进,给出了改进量子遗传算法的流程,并以Shaffer’s F1多峰不确定优化问题为例,分析了IQGA的运行效率、收敛速度等性能。通过仿真研究表明IQGA运行效率较高,收敛速度较快,能较好地支持不确定规划问题。
【作者单位】： 火箭军工程大学;
【关键词】： 不确定性 智能规划 进化算法 IQGA
【分类号】：TP18
【正文快照】： 1引言从系统观点出发,研究综合处理各类不确定性信息的理论与方法,称之为不确定性系统理论[1~2]。在运筹学、管理科学、信息科学等众多研究领域的问题中,都存在着客观的或人为的不确定性,伴随着这些千姿百态的不确定性,显然存在着大量的不确定优化问题[3]。传统方法远远不能满

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本文编号：1091929