基于自适应机制的多宇宙并行量子衍生进化算法

刘晓红; 曲志坚; 曹雁锋; 张先伟; 冯刚

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基于自适应机制的多宇宙并行量子衍生进化算法

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进化参量的选取对量子衍生进化算法(QEA)的优化性能有极大的影响,传统QEA在选择进化参量时并未考虑种群中个体间的差异,种群中所有个体采用相同的进化参量完成更新,导致算法在解决组合优化问题中存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解等问题.针对这一问题,采用自适应机制调整QEA的旋转角步长和量子变异概率,算法中任意一代的任一个体的进化参量均由该个体自身适应度确定,从而保证尽可能多的进化个体能够朝着最优解方向不断靠近.此外,由于自适应量子进化算法需要评估个体的适应度,导致运算时间较长,针对这一问题则采用多宇宙机制将算法分布于多个宇宙中并行实现,从而提高算法的执行效率.通过搜索多峰函数最优解和求解背包问题测试算法性能,结果表明,与传统QEA相比,所提出算法在收敛速度、搜索全局最优解及执行速度方面具有较好的表现.

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来源
《计算机应用》 |2015年第2期|369-373|共5页
作者
刘晓红; 曲志坚; 曹雁锋; 张先伟; 冯刚;
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作者单位

山东理工大学计算机科学与技术学院;

山东淄博255049;

山东理工大学计算机科学与技术学院;

山东淄博255049;

山东理工大学计算机科学与技术学院;

山东淄博255049;

山东理工大学计算机科学与技术学院;

山东淄博255049;

山东理工大学计算机科学与技术学院;

山东淄博255049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
组合优化; 量子衍生进化算法; 最优解; 多宇宙; 并行计算;

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