动态种群划分量子遗传算法求解几何约束

摘要：

几何约束问题的约束方程组可转化为优化模型，因此约束求解问题可以转化为优化问题。针对传统量子遗传算法个体间信息交换不足，易使算法陷入局部最优的缺点，提出了动态种群划分量子遗传算法（dynamic population divided quantum genetic algorithm，DPDQGA），并将其应用于几何约束求解中。该算法种群中的个体按照一定规则自发地进行信息交换。在每一代进化的开始阶段，分别对两个初始种群中的个体计算个体适应度。将两个种群合并，使用联赛选择的方法为种群中的个体打分，并按照得分对种群进行排序。最后将合并的种群重新划分为两个子种群。实验表明，基于动态种群划分的量子遗传算法求解几何约束问题具有更好的求解精度和求解速率。

关键词：几何约束求解、量子遗传算法、动态种群划分

分类号：TP391.72(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61300096;the Postdoctoral Science Foun-dation of China under Grant No.2012M520640

在线出版日期：2014-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：397-405