發(fā)布時間：2025-03-30 01:56

　　組合優(yōu)化問題已經(jīng)被證明是NP難問題,其目標是從眾多組合的可行解中尋找最優(yōu)解。隨著求解問題規(guī)模的增大,常規(guī)的精確算法在時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度上代價極高導(dǎo)致其難于在大規(guī)模的組合優(yōu)化實際問題中應(yīng)用。智能優(yōu)化算法是求解組合優(yōu)化問題有效的近似算法,適用于求解大規(guī)模實際優(yōu)化問題,能夠快速獲取全局近似最優(yōu)解,在算法時空代價和求解質(zhì)量上具有極高的性價比,成為了求解組合優(yōu)化問題的主要方法。量子遺傳算法作為一種典型的智能優(yōu)化算法,具有種群規(guī)模小、全局搜索能力強的優(yōu)點,在組合優(yōu)化問題求解的諸多領(lǐng)域具有廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。首先,針對傳統(tǒng)的統(tǒng)一進化量子遺傳算法中存在的收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)的問題,提出一種自適應(yīng)進化機制提高量子遺傳算法的性能。算法迭代過程中,根據(jù)種群當前的進化狀態(tài)為每個個體分配適合自身進化的旋轉(zhuǎn)角步長和變異概率,使每個個體都朝著當前最優(yōu)的方向進化,從而加快了算法的收斂速度,且通過自適應(yīng)調(diào)制變異概率提高算法跳出局部最優(yōu)的能力。此外,在算法實現(xiàn)的過程中,采用多宇宙結(jié)構(gòu)實現(xiàn)算法并行運算,提高了算法的執(zhí)行效率。結(jié)果表明,本文所提出的自適應(yīng)量子遺傳算法在收斂性和全局優(yōu)化能力上均具有較好的性能。其次,本文...

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1單點交叉原理

山東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章遺傳算法與量子遺傳算法介紹10在遺傳算法中，有一個優(yōu)勝劣汰的過程，需要淘汰掉其中最差的個體，此過程稱為選擇。其目的是留下最優(yōu)的個體進入下一代遺傳，然后下一代再進行淘汰。選擇操作以適應(yīng)度函數(shù)為基礎(chǔ)，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)的判定來決定個體的優(yōu)劣和淘汰情況，從而決....

圖2.2二點交叉原理

山東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章遺傳算法與量子遺傳算法介紹11圖2.2二點交叉原理Fig.2.1Twopointcrossingprinciple對配對個體A、B隨機設(shè)定兩個交叉點，分別設(shè)置在第二三和四五個基因位之間，個體A的交叉點，兩個交叉點中間部分互換，即第三四個基因位互換，得....

圖2.5量子旋轉(zhuǎn)門圖例Fig.2.5Legendofquantumrevolvingdoor

山東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章遺傳算法與量子遺傳算法介紹16式（2-8）中的為旋轉(zhuǎn)角，也被成為旋轉(zhuǎn)角步長(RotationAngleStep，RAS)。通�？捎杀�2.1所得：表2.1旋轉(zhuǎn)角步長查找表Tab.2.1Rotateanglesteplookuptablejixib()(....

圖2.6QGA算法流程圖

山東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章遺傳算法與量子遺傳算法介紹17圖2.5中的量子門旋轉(zhuǎn)圖例中，i為量子旋轉(zhuǎn)角，("i，"i)是表示i個量子位，i角度的變化在量子門旋轉(zhuǎn)中對量子位的狀態(tài)影響非常大。i角度太小，也就是調(diào)整幅度過小，搜索范圍就變小，導(dǎo)致算法搜索任務(wù)大收斂速度慢。i角度太大，....

本文編號：4038003