一种新的量子遗传算法变异机制

摘要：

针对标准的量子遗传算法(QGA)应用于数值优化时容易早熟收敛而陷入局部最优的问题,引入k位变异子空间概念对Q-bit变异概率分布进行了分析,传统随机变异机制和QGA自蕴变异机制存在冲突.为此提出一种用观测状态的阶段式大尺度变异机制(SLVMBOO),并将SLVMBOO变异算子嵌入到量子旋转策略表中,实现起来简单高效.通过典型复杂函数测试表明SLVMBOO使得QGA应用于数值优化时能有效地避免早熟收敛、跳出局部最优,而且全局寻优能力优于其它方法.

关键词：量子计算、量子遗传算法、变异机制、变异概率分布、数值优化

所属期刊栏目：30

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61272404;广东省自然科学基金S2012010010383

在线出版日期：2013-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：316-321