量子遗传进化算法的收敛性研究

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基于自适应量子遗传算法的分数阶控制器参数整定

基于自适应量子遗传算法的分数阶控制器参数整定
杨勇;李荣;张君
【期刊名称】《华北电力大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2014(041)002
【摘要】针对量子遗传算法中旋转变异角固定的缺点,提出了一种旋转变异角幅度随着个体适应度的变化而自适应调整的自适应量子遗传算法,对典型测试函数的优化结果表明了该策略能有效提高量子遗传算法的优化精度和收敛速度.同时,针对分数阶PIλDμ控制器难于整定的问题,将参数整定转化为参数优化,提出采用AQGA 对分数阶PIλDμ参数进行优化,并利用该策略对循环流化床主汽温分数阶系统设计了分数阶PIλDμ,仿真结果表明了该方法在PIλDμ参数整定中的有效性.
【总页数】6页(P72-77)
【作者】杨勇;李荣;张君
【作者单位】南京工程学院能源与动力工程学院,江苏南京211167;南京工程学院能源与动力工程学院,江苏南京211167;南京工程学院能源与动力工程学院,江苏南京211167
【正文语种】中文
【中图分类】TP271
【相关文献】
1.基于BP神经网络的分数阶P IαDβ控制器参数整定研究 [J], 那景童;徐驰
2.基于BP神经网络的分数阶PIαDβ控制器参数整定研究 [J], 那景童;徐驰;
3.基于人工鱼群算法的分数阶PIλ控制器参数整定 [J], 张学典;王富彦;秦晓飞
4.基于D分解的分数阶PID控制器的图形化参数整定 [J], 陈思溢;牛旭
5.自适应粒子群优化分数阶PID控制器的参数整定 [J], 陈超波;王磊;高嵩;李长红因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种新的混合量子进化算法

一种新的混合量子进化算法
解平;李斌;庄镇泉
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2008(035)002
【摘要】量子进化算法(QEA)用于多峰函数优化时,容易陷入局部最优.本文提出一种新的混合量子进化算法,通过双编码机制(经典二进制编码和量子概率编码),以及经典交叉和量子概率编码更新策略,实现了经典遗传算法与量子进化算法的有机结合,在发挥经典遗传算法全局优化能力的同时,利用量子概率搜索提高了算法的局部搜索能力.通过一组典型函数优化实验对该算法的性能进行了考察,并与QEA进行了比较.结果表明,本文算法在解的质量和收敛速度上都要优于QEA.
【总页数】5页(P166-170)
【作者】解平;李斌;庄镇泉
【作者单位】中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230027;中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230027;中国科学技术大学电子科学与技术系,合
肥,230027
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种求解Flow-Shop调度问题的混合量子进化算法 [J], 王小芹;王万良;徐新黎
2.一种改进的网络控制系统中混合量子进化算法 [J], 屈正庚
3.一种有效混合量子进化算法求解带容量约束的车辆路径优化问题 [J], 曹高立;胡蓉;钱斌;吴丽萍
4.一种新型的多目标优化混合量子进化算法 [J], 申晓宁
5.一种新的求解TSP的混合量子进化算法 [J], 武妍;包建军
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量子进化算法原理及改进策略研究

［ｓｒｃ｜ＡｉｎｔｈｅｅｔｏｅｌｗｃｎｅｇｎｅｒｔｎｅｉＡｂｔａｔｍｉｇａｅｄｆｃｓｆｈｏｖｒｅｃａｅａｄｔｔｔｏｈｍｍａｕｅｃｎｅｇｎｅｉｅｔｄｔｎｌｖｌｔｎｒｌｏｉｍ，ｈｓａｅｔｒｏｖｒｅｃｔｒｉｏａｅｏｕｏａｙａｇｒｈｔｉｐｐｒｎｈａｉｉｔ
编码染色体，构造一种新的用于普通染色体的全干扰交叉操作。实验证明，该算法能带来丰富的种群，使其以大概率向优良式进化，模从
而加快算法的收敛速度，同时还能避免种群陷于一个局部最优，有效防止早熟。关键词：量子优化；量子进化；量子遗传；遗传算法；进化策略；进化规划
１概述
进化算法是目前研究很热的一类并行算法，它仿效生物学中进化和遗传的过程，是一种具有自适应调节功能的搜索
由量子染色体构成，在第ｔ的染色体种群为：代
ａ（＝ｑ，・ｔ｛ｇ，｝）ｑ
其中，ｎ为种群大小；ｔ为进化代数。ｑ为定义如下的染色体：
ｃｏｍｂｎｓｑｕｔｍｐｉｚｔｏｌｏｒｍｓｗｉｖｏｕｉｎｒｌｏｔｍ，ｕｓｆｒｒｈｕｎｔｍｖｕｉｎｒｌｏｉｈ．ｔａｏｔｕｔｍｉｉｅａｕｏｔｍｉａｉｎａｇｉｎｈｔｔｅｌｔａｙａｇｒｈｈｏｉｐｔｏｗａｄｔｅｑａｕｅｏｌｔｏａｙａｇｒｔｍＩｄｐｓｑａｕｂｔｎｓ
［ｙｗｏｄ！ｑａｔｍｐｉｚｔｎｑａｔｍｖｌｔｎｒ；ｕｎｕｇｎｔ；ｅｅｉｌｏｉｍ；ｖｌｔｎｓａｅｙｅｏｕｉｎｒｒｇａＫｅｒｓｕｕｏｔａｏ；ｕｎｕｅｏｕｉａｑａｔｍｅｅｉｇｎｔａｇｒｈｅｏｕｉｒｔ；ｖｌｔａｙｐｏｒｍｍｉｇｎｍｉｉｏｙｃｃｔｏｔｇｏｎＤＯＩ１．９９．ｓ．００３２．０２．７：０３６／ｉｎ１０ —４８２１．００７ｊｓ１

【国家自然科学基金】_算法的收敛性_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731

2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

科研热词收敛性全局收敛性遗传算法运筹学共轭梯度法神经网络收敛多目标优化算法滤子全局优化非线性规划蚁群算法粒子群算法粒子群优化算法模拟退火算法全局收敛非单调线搜索迭代学习控制进化算法线搜索约束优化无约束最优化多目标进化算法优化非线性互补问题迭代算法进化计算约束最优化混合遗传算法无约束优化问题旅行商问题数值积分多样性克隆选择信赖域方法信赖域预解算子非负矩阵分解辅助函数超线性收敛自适应遗传算法自适应粒子群优化种群维护电力系统正则化有限元法微粒群算法局部收敛局部搜索多目标
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106
推荐指数 48 26 18 10 10 9 9 9 8 7 7 6 6 6 6 6 6 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
2009年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

量子化学计算的收敛性与精度分析方法

量子化学计算的收敛性与精度分析方法量子化学计算是一种基于量子力学原理的计算方法，用于研究原子和分子的结构、性质以及反应过程。

在实际应用中，我们经常关心计算方法的收敛性和精度，即计算结果是否趋近于精确值以及计算过程是否稳定。

本文将介绍一些常用的量子化学计算的收敛性与精度分析方法。

一、收敛性分析方法1. 基态优化的收敛性分析基态优化是量子化学计算中常见的任务之一，其目的是找到分子系统的最稳定结构。

在进行基态优化时，我们通常选择一个初始结构，并通过不断迭代调整原子的坐标来优化能量。

为了分析优化的收敛性，我们可以计算每次迭代后的能量和结构变化，并观察随着迭代次数的增加，能量是否趋于收敛，结构是否稳定。

收敛性分析的常用方法包括：能量和结构的RMS（Root Mean Square）变化图、能量和结构的最大变化值图。

RMS变化图可以通过计算连续两次迭代的能量和结构的差异，然后对其平方求平均后开根号得到。

通过观察RMS变化图，我们可以判断优化过程是否收敛。

最大变化值图则可以直接观察每次迭代中能量和结构的最大变化值，进一步判断收敛性。

2. 动力学模拟的收敛性分析动力学模拟是一种研究粒子运动的方法，其中包括了分子动力学模拟和蒙特卡洛模拟等。

在进行动力学模拟时，我们关心的是系统在时间演化中的稳定性和平衡性。

为了分析动力学模拟的收敛性，我们通常观察系统的能量、温度以及各种物理量的变化趋势。

收敛性分析的常用方法包括：能量的变化趋势图、温度的变化趋势图、各种物理量的变化趋势图。

通过观察这些图像，我们可以判断系统是否在时间演化中达到平衡状态，以及系统的能量是否趋于稳定。

二、精度分析方法1. 基组效应分析在进行量子化学计算时，基组是描述电子密度分布的基函数的集合。

基组的选择对计算精度有重要影响。

为了分析基组效应对计算结果的影响，我们可以使用不同大小的基组进行计算，并比较其结果的差异。

基组效应分析的常用方法包括：单点能量计算、结构优化、频率计算等。

简单量子进化算法及其在数值优化中的应用

简单量子进化算法及其在数值优化中的应用
杨青;钟守楠;丁圣超
【期刊名称】《武汉大学学报：理学版》
【年(卷),期】2006(52)1
【摘要】提出了一种简单量子进化算法,它仅用一个实数值表示一个量子位,并设计了特别的旋转、变异算子和评估量子染色体的方法,只用一个个体就可在很短的时间内搜索到最优解.求解数值优化问题和NiH问题的对比试验结果显示了此算法优异的性能.
【总页数】4页(P21-24)
【关键词】数值优化;进化算法;量子;旋转算子
【作者】杨青;钟守楠;丁圣超
【作者单位】武汉大学数学与统计学院;中国科学院计算技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.改进型量子进化算法在宽带EUV多层膜设计中的应用 [J], 匡尚奇;张超;王一名;周祥燕;谢耀
2.计算机网络路由选择中改进量子进化算法的应用 [J], 胡江伟
3.试析改进量子进化算法在计算机网络路由选择中的应用 [J], 李冠群
4.量子进化算法在拣选路径优化中的应用 [J], 宫正
5.试析改进量子进化算法在计算机网络路由选择中的应用 [J], 李冠群
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基于遗传算法图像模式匹配的收敛性研究

基于遗传算法图像模式匹配的收敛性研究吴祉群;吉方;黄文【摘要】介绍了采用遗传算法进行图像模式匹配的程序概要设计,通过实例分析说明了影响GA收敛性的5个因素.通过研究GA收敛性揭示了图像匹配GA搜索过程的一些规律,为遗传选择策略特别是遗传算子的设计提供了参考.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2007(030)001【总页数】3页(P144-146)【关键词】遗传算法;遗传算子收敛性;模式匹配【作者】吴祉群;吉方;黄文【作者单位】中国工程物理研究院,机械制造工艺研究所,四川,绵阳,621900;中国工程物理研究院,机械制造工艺研究所,四川,绵阳,621900;中国工程物理研究院,机械制造工艺研究所,四川,绵阳,621900【正文语种】中文【中图分类】TP181 引言图像模式匹配技术是光电成像系统对运动和静止目标跟踪的基本手段，其主要难点是将需要识别的目标模式从图像中识别出来。

利用遗传算法(GA)作为图像模式识别的搜索算法是近年发展起来的新理论和新方法，能很好地适应图像模式识别的优化、求解问题，并在大多数情况下都能得到比较满意的解。

与其他算法相比，在复杂优化问题的求解中有着比较显著的优势。

基于遗传算法(GA)图像的匹配原理：首先，通过遗传算法产生图像中若干点的坐标值(xj,yj)，xi∈(0，W),yi∈(0，H)，W为图像的宽度，H为图像的高度。

其次，分别用这些坐标值作为原点，在实际图像中形成大小与标准模板图像尺寸相同的区域，这个区域的点再逐个与标准模板图像进行比对。

如果各点象素值不匹配，则通过遗传算法的算子获取新的坐标点，再进行匹配，这样循环计算直到匹配成功为止。

遗传算法的寻优过程与随机搜索的最大区别在于随机搜索是盲目地进行搜索，而遗传算法是把随机搜索与定向搜索有机结合起来，形成一种启发式的智能搜索。

遗传优化技术的应用从一开始便渗透到各个学科领域，尤其是在测量检测工件的位置、姿态方面的应用，具有得天独厚的优势。

量子遗传算法在多目标分配中的应用探讨

量子遗传算法在多目标分配中的应用探讨作者：叶茂章洁来源：《消费电子》2012年第12期摘要:多目标分配目前是最优化领域中的一个重要研究方向。

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和遗传机制的高度并行、随机、自适应的全局优化搜索算法,近年来,基于遗传算法的多目标分配应用研究在过程工程领域越来越受重视。

本论文提出了用量子遗传算法处理和解决多目标分配问题,有一定的工程价值。

关键词:量子遗传算法;多目标分配;最优化中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1674-7712 (2012) 12-0176-01一、引言遗传算法不同于传统寻优算法的特点在于:遗传算法在寻优过程中,仅需要得到适应度函数的值作为寻优的依据;同时使用概率性的变换规则,而不是确定性的变换规则;遗传算法适应度函数的计算相对于寻优过程是独立的;算法面对的是参数的编码集合,而并非参数集合本身,通用性强。

它尤其适用于处理传统优化算法难于解决的复杂和非线性问题。

[1]目前,GA已经在很多领域得到成功应用,但随着问题规模的不断扩大和搜索空间的更加复杂,GA在求解很多具体问题时往往并不能表现出其优越性。

于是,近年来便出现了遗传算法与其它理论相结合的实践,其中遗传算法与量子理论的结合是一个崭新的、极富前景和创意的尝试。

量子遗传算法QGA是量子计算特性与遗传算法相结合的产物。

基于量子比特的叠加性和相干性,在遗传算法中借鉴量子比特的概念,引入了量子比特染色体。

由于量子比特染色体能够表征叠加态,比传统GA具有更好的种群多样性,同时QGA也会具有更好的收敛性,因此在求解优化问题时,QGA在收敛速度、寻优能力方面比GA都将有较大的提高。

QGA的出现结合了量子计算和遗传算法各自的优势,具有很高的理论价值和发展潜力。

本论文提出用量子遗传算法处理和解决多目标分配问题,为多目标问题的解决提供一种新的思路。

二、量子遗传算法在传统计算机中,信息存储是以二进制来表示,不是“0”就是“1”态,但是在量子计算机中,充当信息存储单元的物质是一个双态量子系统,称为量子比特(qubit),量子比特与比特不同之就在于它可以同时处在两个量子态的叠加态,量子进化算法建立在量子的态矢量表述基础上,将量子比几率幅表示应用于染色体的编码,使得一条染色体可以表示个态的叠加,并利用量子旋转门更新染色体,从而使个体进达到优化目标的目的。

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２０１３牟ｇｌＯ期
文章编号：１００９— ２５５２（２０１３）１０— ０１６１— ０４中图分类号：Ｔ￣０１．６文献标识码：Ａ
量子遗传进化算法的收敛性研究
沈微微，华明正，李敏
ｕｐｄａｔｅｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｂｙｑｕａｎｔｕｍｇａｔｅｓ，ｔｏｇａｉｎｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｉｔｈａｓａｓｍａｌｌｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓｉｚｅ
０引言
量子计算与遗传算法的结合量子遗传算法
（ＱｕａｎｔｕｍＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，简称ＱＧＡ）从２Ｏ世纪９Ｏ年代后期开始，Ｎａｒａｙａｎａｎ将３８００；２．宿迁广电网络公司，江苏宿迁２２３８００）
摘
要：量子遗传算法建立在量子的态矢量表达基础上，染色体的编码用量子比特的几率幅表
示，使得一条染色体表达多个态的叠加，再利用量子门实现染色体更新操作，从而达到目标的优化求解。它具有种群规模小而不影响算法性能，收敛速度快和全局优化能力强等特点。但是
ｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｑｕａｎｔｕｍｇｅｎｅｉｃｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ；ｋｎａｐｓａｃｋｐｒｏｂｌｅｍ；ｑｕａｎｔｕｍｇａｔｅ
ｏｆｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ．Ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｔｒｈｍｓｏｒｆｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｈｒｔｏｕｇｈａｖａｉｅｒｔｙｏｆｗａｙｓｃａｒｒｉｅｓｏｕｔａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｑｕａｎｔｕｍｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｑｕａｎｔｕｍｓｔａｔｅｖｅｃｔｏｒｏｆｒｔｈｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ，ｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ
ａｍｐｌｉｔｕｄｅｏｆｑｕａｎｔｕｍｂｉｔｓｅｘｐｒｅｓｓｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｃｏｄｉｎｇ，ａｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｃａｎｅｘｐｒｅｓｓｍｕｌｉｔｐｌｅｓｔａｔｅ．Ｔｈｅｎ
ｗｉｔｈｏｕｔａｆｆｅｃｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｈｍｔｐｅｆｒｏｒｍａｎｃｅ，ｆａｓｔｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｎｄｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙａｎｄｏｔｈｅｒｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｒａｎｄｏｍｎｅｓｓｏｆｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｒｈｍｓｔｇｏｏｄｇｒａｓｐ，ｐｏｏｒｃｏｎｔｒｏｌｏｆｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎ
ＳＨＥＮＷｅｉ－ｗｅｉ，ＨＵＡＭｉｎｇ－ｚｈｅｎｇ，ＬＩＭｉｎ
（１．ＳｕｑｉａｎＣｏｌｌｅｇｅ，Ｓｕｑｉａｎ２２３８００，ＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｕｑｉａｎＲａｄｉｏａｎｄＴＶＮｅｔｗｏｒｋＣｏｍｐａｎｙ，Ｓｕｑｉａｎ２２３８００，ＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ）
行调节来改进算法收敛性＿２Ｊ。本文针对背包问题
提出引入惩罚函数来对收敛性进行研究，并通过实
验来对比效果。
１量子遗传算法
’
引入遗传算法，提出了多宇宙量子衍生遗传算法，Ｈａｎ等提出量子衍生演化算法，它首次将量子的概率幅表达引入遗传算法…。后来许多研究者在算法上又进行了相应改进，并用实验结果证明更好。但是遗传算法的随机性不好把握，收敛方向无法进行有效控制，容易陷入局部最优等问题还是不易克服。面对遗传算法的各种问题，学者们开始探索并
遗传算法的随机性不好把握，收敛方向不好控制，针对遗传算法的种种问题，通过多种方法来
对收敛性进行研究。
关键词：量子遗传算法；收敛性；背包问题；量子旋转门
Ｓｔｕｄｙｏｎｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｏｆｑｕａｎｔｕｍｇｅｎｅｔｉｃｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ