不確定性智能規(guī)劃算法研究
本文關(guān)鍵詞:不確定性智能規(guī)劃算法研究
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【摘要】:在眾多研究領(lǐng)域都存在著客觀或者人為的不確定優(yōu)化問題,傳統(tǒng)方法很難解決此類問題。論文在簡述了傳統(tǒng)量子遺傳算法的原理和結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,分析了傳統(tǒng)量子遺傳算法主要存在的問題,即解空間轉(zhuǎn)換和如何確定量子門的旋轉(zhuǎn)相位,以此進行算法的改進,給出了改進量子遺傳算法的流程,并以Shaffer’s F1多峰不確定優(yōu)化問題為例,分析了IQGA的運行效率、收斂速度等性能。通過仿真研究表明IQGA運行效率較高,收斂速度較快,能較好地支持不確定規(guī)劃問題。
【作者單位】: 火箭軍工程大學(xué);
【關(guān)鍵詞】: 不確定性 智能規(guī)劃 進化算法 IQGA
【分類號】:TP18
【正文快照】: 1引言從系統(tǒng)觀點出發(fā),研究綜合處理各類不確定性信息的理論與方法,稱之為不確定性系統(tǒng)理論[1~2]。在運籌學(xué)、管理科學(xué)、信息科學(xué)等眾多研究領(lǐng)域的問題中,都存在著客觀的或人為的不確定性,伴隨著這些千姿百態(tài)的不確定性,顯然存在著大量的不確定優(yōu)化問題[3]。傳統(tǒng)方法遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿
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,本文編號:1091929
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