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中田科学技术人学硕1毕业论史
摘 要
演化算法(evolutionaryalgorithm)是基于生物进化论的启发式高效搜索算
法。遗传算法作为演化算法的一个分支,具有很强的鲁棒性和全局搜索能力,
但是也有一些不足,如局部搜索能力差,容易早熟,收敛速度慢等等。量子进
化算法是一种基于量子计算概念的进化算法,它吸取了量子计算中的叠加态等
思想,采用与众不同的编码形式和交叉变异方法,取得了不错的效果。
本文研究了经典遗传算法和量子进化算法的工作机理,在此基础上提出一
种新的混合量子进化算法。该算法通过双编码机制(经典二进制编码和量子概
率编码),以及经典交叉和量子概率编码更新策略,实现了经典遗传算法与量子
进化算法的有机结合,在发挥经典遗传算法全局优化能力的同时,利用量子概
率搜索提高了算法的局部搜索能力。通过一组(23个)典型函数优化实验对该
算法的性能进行了考察,并与QEA进行了比较,实验结果表明本文算法相比量
子演化算法,在性能上有明显提高。
通过实验研究了交叉概率和变异概率、旋转角度、群体规模、采样和更新
次数等等算法参数对混合量子进化算法性能的影响,并对混合量子进化算法进
行了初步分析。
关键词:演化算法,量子计算,量子演化算法,混合量子演化算法,函数优化
III
中田科学技术人学坝I’毕业论史
Abstract
The is based
evolutionary heuristiceffectivesearch
algorithm higllly algorithm
onthe of dividesintothe
biologicaltheory
evolution,generallygeneticalgorithm,
the and
the
evolutionarystrategy evolutionary
programming.Thegeneticalgorithms
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evolutionary verystrong
algorithm,thegeneticalgorithm
and
robust search has
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global ability,but insufficiencies,like
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convergeprematurelyoptimum,convergence
slowandSOon.The isonekindof
quantumevolutionaryalgorithm evolutionary
on
basedthe hasabsorbedthe
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andSO011
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