本文選題：雙鏈量子遺傳算法 + 自適應(yīng)步長(zhǎng)　； 參考：《西北師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：針對(duì)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(wèn)題,本文提出一種新的改進(jìn)的雙鏈量子遺傳算法.該算法引入自適應(yīng)步長(zhǎng)系數(shù),使步長(zhǎng)隨目標(biāo)函數(shù)在搜索點(diǎn)處梯度的變化而變化;在染色體種群更新過(guò)程中采用Hε門;提出π/3門進(jìn)行染色體的變異.通過(guò)7個(gè)典型函數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題,并與已有幾種算法進(jìn)行比較,驗(yàn)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(xué)物理與電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41461078);國(guó)家自然科學(xué)基金,進(jìn)化計(jì)算類智能算法在數(shù)據(jù)同化誤差處理中的應(yīng)用研究(41461078)
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：1894295