函数优化的量子正弦余弦算法

发布时间：2018-05-16 17:58

本文选题：量子进化 + 正弦余弦算法　；参考：《计算机应用研究》2017年11期

【摘要】：正弦余弦算法利用正弦和余弦函数对个体位置进行更新与搜索。为避免正弦余弦算法早熟收敛,根据量子进化算法的相关理论和正弦余弦算法原理,设计了一种求解函数优化问题的新型智能算法——量子正弦余弦算法。量子正弦余弦算法利用量子位对个体位置进行编码,以量子旋转门实现对个体最优位置的搜索,并以量子门实现个体的变异,从而避免早熟收敛。通过一系列典型函数优化问题的求解实验并与其他算法作比较进行检验,实验结果表明该算法具有良好的性能。
[Abstract]:Sine cosine algorithm uses sine and cosine function to update and search individual position. In order to avoid premature convergence of sinusoidal cosine algorithm, a novel intelligent algorithm called quantum sine cosine algorithm is designed according to the theory of quantum evolutionary algorithm and the principle of sine cosine algorithm. Quantum sinusoidal cosine algorithm encodes individual position by qubits, searches for individual optimal position by quantum rotary gate, and implements individual mutation by quantum gate, thus avoiding premature convergence. Through a series of typical function optimization problem solving experiments and compared with other algorithms, the experimental results show that the algorithm has a good performance.
【作者单位】：上海理工大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71401106) 国家教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(16YJA630037) 上海市高原学科建设项目上海高校青年教师培养资助计划项目(ZZsl15018) 上海理工大学国家级培育青年基金资助项目(16HJPY-QN15);上海理工大学博士科研启动经费资助项目(1D-15-303-005)
【分类号】：TP18

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