本文選題：雙鏈量子遺傳算法 + 自適應步長　； 參考：《西北師范大學學報(自然科學版)》2017年01期

【摘要】：針對目前傳統(tǒng)雙鏈量子遺傳算法存在搜索速度慢、搜索精度低、保持種群多樣性差、易出現(xiàn)早熟收斂等問題,本文提出一種新的改進的雙鏈量子遺傳算法.該算法引入自適應步長系數(shù),使步長隨目標函數(shù)在搜索點處梯度的變化而變化;在染色體種群更新過程中采用Hε門;提出π/3門進行染色體的變異.通過7個典型函數(shù)的優(yōu)化問題,并與已有幾種算法進行比較,驗證了該算法的有效性.
[Abstract]:Aiming at the problems of slow searching speed, low searching precision, poor population diversity and premature convergence in traditional double chain quantum genetic algorithm, a new improved double chain quantum genetic algorithm is proposed in this paper. In this algorithm, the adaptive step size coefficient is introduced to make the step size change with the gradient of the objective function at the search point, the H 蔚 gate is adopted in the process of chromosome population renewal, and the 蟺 / 3 gate is proposed to carry out chromosome mutation. Through the optimization of seven typical functions, and compared with the existing algorithms, the effectiveness of the algorithm is verified.
【作者單位】： 西北師范大學物理與電子工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(41461078);國家自然科學基金,進化計算類智能算法在數(shù)據(jù)同化誤差處理中的應用研究(41461078)
【分類號】：TP18

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本文編號：1894295