量子进化算法

摘要：

进化算法是解决优化问题的一种有效方法,但在实际应用中也存在收敛速度慢、早熟等问题,大大影响了其应用效果.本文将进化算法和量子理论结合,提出一种新的理论框架-量子进化理论及其学习算法.算法借鉴量子理论,采用量子染色体的表示形式,能使一个染色体同时表示多个状态;模拟量子坍塌的随机观察能带来丰富的种群;同时构造具有量子特点的交叉变异算子,能在防止算法早熟的同时使算法更快收敛.本文不仅从理论上证明了这一理论框架的全局收敛性,仿真计算也表明了此算法的优越性.

关键词：量子染色体、概率、进化、收敛

所属期刊栏目：23

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研项目20030701013

在线出版日期：2006-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：235-246