【摘要】：為解決量子遺傳算法(QGA)用于連續(xù)多峰函數(shù)優(yōu)化易陷入局部極值的問(wèn)題,提出一種基于Bloch球面坐標(biāo)的改進(jìn)量子遺傳算法(GLBQGA):該算法通過(guò)引入新的全局-局部變異算子,在保證全局特性基礎(chǔ)上加入局部搜索機(jī)制,使算法在搜索到全局最優(yōu)近似解之后能通過(guò)局部鄰域搜索收斂到全局最優(yōu)精確解;算法還進(jìn)一步優(yōu)化量子轉(zhuǎn)角取值方案,在保證搜索空間不變的同時(shí)提高搜索效率。在機(jī)車二系支承載荷均勻性分配優(yōu)化調(diào)整及短時(shí)交通流多步預(yù)測(cè)中的應(yīng)用表明,GLBQGA有效克服了QGA早熟收斂的問(wèn)題,在不顯著增加搜索時(shí)間的前提下提高了求解精度。
[Abstract]:An improved quantum genetic algorithm (GLBQGA) based on Bloch spherical coordinates is proposed to solve the problem that QGA is easy to fall into local extremum when it is used to optimize continuous multimodal functions. The optimal approximate solution can converge to the global optimal exact solution by local neighborhood search, and the algorithm further optimizes the quantum corner selection scheme to ensure that the search space remains unchanged while improving the search efficiency. It overcomes the problem of premature convergence of QGA and improves the accuracy of the solution without significantly increasing the search time.
【作者單位】： 中南大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51305467)
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2177923