改进双链量子遗传算法及其应用

发布时间：2018-05-15 22:42

  本文选题：双链量子遗传算法 + 自适应步长　； 参考：《西北师范大学学报(自然科学版)》2017年01期

【摘要】：针对目前传统双链量子遗传算法存在搜索速度慢、搜索精度低、保持种群多样性差、易出现早熟收敛等问题,本文提出一种新的改进的双链量子遗传算法.该算法引入自适应步长系数,使步长随目标函数在搜索点处梯度的变化而变化;在染色体种群更新过程中采用Hε门;提出π/3门进行染色体的变异.通过7个典型函数的优化问题,并与已有几种算法进行比较,验证了该算法的有效性.
[Abstract]:Aiming at the problems of slow searching speed, low searching precision, poor population diversity and premature convergence in traditional double chain quantum genetic algorithm, a new improved double chain quantum genetic algorithm is proposed in this paper. In this algorithm, the adaptive step size coefficient is introduced to make the step size change with the gradient of the objective function at the search point, the H 蔚 gate is adopted in the process of chromosome population renewal, and the 蟺 / 3 gate is proposed to carry out chromosome mutation. Through the optimization of seven typical functions, and compared with the existing algorithms, the effectiveness of the algorithm is verified.
【作者单位】： 西北师范大学物理与电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41461078);国家自然科学基金,进化计算类智能算法在数据同化误差处理中的应用研究(41461078)
【分类号】：TP18

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本文编号：1894295