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量子遗传算法的变尺度混沌优化策略研究


□ 滕 皓 邵阔义 曹爱增 杨炳儒

   (1.北京科技大学 信息工程学院, 北京 100083;2.济南大学 信息科学与工程学院, 济南 250022;3.北京银联商务有限公司, 北京 100048)
  摘 要:针对量子遗传算法(QGA)易陷入局部极值、具有早熟收敛等问题,分析了QGA的流程,从全局搜索和局部搜索两个层面探讨了QGA的改进策略,提出了一种新的算法。该算法利用混沌运动的遍历性和随机性进行全局搜索,同时利用梯度信息对QGA的量子更新过程环节进行优化。典型函数测试分析表明,该方法的综合性能明显优于量子遗传算法及遗传算法。
  关键词:量子遗传算法;混沌优化;变尺度
  中图分类号:TP18 文献标志码:A
   文章编号:10013695(2009)02054303
  
  Study on mutative scale chaos optimization strategy of quantum genetic algorithm
  
  TENG Hao1,2,SHAO Kuoyi3,CAO Aizeng2,YANG Bingru1
  (1.School of Information Engineering, University of Science & Technology Beijing, Beijng 100083, China;2.School of Information Science & Engineering, University of Jinan, Jinan 250022, China;3.Beijing Unionpay Merchant Services Co., Ltd, Beijing 100048, China)
  Abstract:Aiming at the trouble of easy getting into local minimum and premature convergency existed in quantum genetic algorithm, this paper analysed the flow of QGA, improved the strategy in two sides of global searching and local searching, and presented a new algorithm. This algorithm executed global search using the chaos movement’s ergodicity and randomness, in the same time optimized the renovation process of quantum with the gradient information. The test of typical function shows that the performance of this kind of method is better than quantum genetic algorithm and genetic algorithm. ......
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