解复杂连续函数优化问题的动态量子遗传算法

摘要：

研究了一种解复杂连续函数优化的动态量子遗传算法（DQGA）。设计一种动态量子旋转角的更新策略及量子门调整策略，以加快算法收敛速度，同时为淘汰适应度差的个体，量子旋转策略表中动态地嵌入了变异算子。在算法进化后期引入灾变算子使算法及时跳出局部最优，避免早熟收敛。五个复杂连续函数的测试实验表明：所提算法对复杂连续函数优化问题的寻优能力较 QGA 更强，算法的稳定性更高，算法的迭代次数亦优于传统量子遗传算法。

关键词：复杂连续函数优化、量子遗传算法、动态调整旋转角、灾变算子

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：面向大规模不完备不一致数据的自适应粒化分类模型及高效分类方法研究编号61363027；教育部人文社会科学研究规划基金项目编号11YJAZH080资助。

在线出版日期：2016-09-08（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：1407-1411,1415