基于自适应机制的量子遗传算法及其应用研究

发布时间：2025-03-30 01:56

　　组合优化问题已经被证明是NP难问题,其目标是从众多组合的可行解中寻找最优解。随着求解问题规模的增大,常规的精确算法在时间复杂度和空间复杂度上代价极高导致其难于在大规模的组合优化实际问题中应用。智能优化算法是求解组合优化问题有效的近似算法,适用于求解大规模实际优化问题,能够快速获取全局近似最优解,在算法时空代价和求解质量上具有极高的性价比,成为了求解组合优化问题的主要方法。量子遗传算法作为一种典型的智能优化算法,具有种群规模小、全局搜索能力强的优点,在组合优化问题求解的诸多领域具有广泛的关注和应用。首先,针对传统的统一进化量子遗传算法中存在的收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,提出一种自适应进化机制提高量子遗传算法的性能。算法迭代过程中,根据种群当前的进化状态为每个个体分配适合自身进化的旋转角步长和变异概率,使每个个体都朝着当前最优的方向进化,从而加快了算法的收敛速度,且通过自适应调制变异概率提高算法跳出局部最优的能力。此外,在算法实现的过程中,采用多宇宙结构实现算法并行运算,提高了算法的执行效率。结果表明,本文所提出的自适应量子遗传算法在收敛性和全局优化能力上均具有较好的性能。其次,本文...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1单点交叉原理

山东理工大学硕士学位论文第二章遗传算法与量子遗传算法介绍10在遗传算法中，有一个优胜劣汰的过程，需要淘汰掉其中最差的个体，此过程称为选择。其目的是留下最优的个体进入下一代遗传，然后下一代再进行淘汰。选择操作以适应度函数为基础，根据适应度函数的判定来决定个体的优劣和淘汰情况，从而决....

图2.2二点交叉原理

山东理工大学硕士学位论文第二章遗传算法与量子遗传算法介绍11图2.2二点交叉原理Fig.2.1Twopointcrossingprinciple对配对个体A、B随机设定两个交叉点，分别设置在第二三和四五个基因位之间，个体A的交叉点，两个交叉点中间部分互换，即第三四个基因位互换，得....

图2.5量子旋转门图例Fig.2.5Legendofquantumrevolvingdoor

山东理工大学硕士学位论文第二章遗传算法与量子遗传算法介绍16式（2-8）中的为旋转角，也被成为旋转角步长(RotationAngleStep，RAS)。通常可由表2.1所得：表2.1旋转角步长查找表Tab.2.1Rotateanglesteplookuptablejixib()(....

图2.6QGA算法流程图

山东理工大学硕士学位论文第二章遗传算法与量子遗传算法介绍17图2.5中的量子门旋转图例中，i为量子旋转角，("i，"i)是表示i个量子位，i角度的变化在量子门旋转中对量子位的状态影响非常大。i角度太小，也就是调整幅度过小，搜索范围就变小，导致算法搜索任务大收敛速度慢。i角度太大，....

本文编号：4038003