基于Bloch球面坐标的改进量子遗传算法及其应用

发布时间：2018-08-11 18:58

【摘要】：为解决量子遗传算法(QGA)用于连续多峰函数优化易陷入局部极值的问题,提出一种基于Bloch球面坐标的改进量子遗传算法(GLBQGA):该算法通过引入新的全局-局部变异算子,在保证全局特性基础上加入局部搜索机制,使算法在搜索到全局最优近似解之后能通过局部邻域搜索收敛到全局最优精确解;算法还进一步优化量子转角取值方案,在保证搜索空间不变的同时提高搜索效率。在机车二系支承载荷均匀性分配优化调整及短时交通流多步预测中的应用表明,GLBQGA有效克服了QGA早熟收敛的问题,在不显著增加搜索时间的前提下提高了求解精度。
[Abstract]:An improved quantum genetic algorithm (GLBQGA) based on Bloch spherical coordinates is proposed to solve the problem that QGA is easy to fall into local extremum when it is used to optimize continuous multimodal functions. The optimal approximate solution can converge to the global optimal exact solution by local neighborhood search, and the algorithm further optimizes the quantum corner selection scheme to ensure that the search space remains unchanged while improving the search efficiency. It overcomes the problem of premature convergence of QGA and improves the accuracy of the solution without significantly increasing the search time.
【作者单位】： 中南大学交通运输工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51305467)
【分类号】：TP18

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