摘要：针对标准量子遗传算法（QGA）在寻找多峰值最优时存在局部寻优能力较差和易早熟的缺陷，提出一种改进量子遗传算法（QQGA），运用基于概率划分的小生境协同进化策略初始化量子种群，并采用动态量子旋转角调整策略来加快收敛速度；加入量子移民和保优选择策略，提高规划效率，避免陷入局部最优。利用复杂二元函数测试改进量子遗传算法，结果比标准量子遗传算法效率高。 关键词：量子遗传算法；多峰值函数；优化 Abstract：Accordingtohasthepoorlocalsearchingabilityandprecocityinsearchofmultipeakoptimization，sothispaperproposedanimprovedquantumgeneticalgorithm（QQGA），whichusestheprobabilityofevolutionarystrategywithnichetoinitiatethequantumpopulation，andthedynamicquantumrotatingangleadjustmentstrategytospeeduptheconvergencespeed；andaddsquantumimmigrationandelitistselectionstrategytoimprovetheplanningefficiencyandavoidfallingintolocaloptimal。Thenthepaperusescomplexfunctionoftwovariablestotesttheimprovedquantumgeneticalgorithm，andtheresultprovesthattheimprovedquantumgeneticalgorithmhashigherefficiency。 Keywords：quantumgeneticalgorithm；multipeakfunctions；optimization 1引言 因此，本文提出改进量子遗传算法求解多峰值函数最优值，并进行了仿真实验，结果证明了该方法是有效可行的。 2量子遗传算法及其改进 在量子遗传算法中，最重要的是量子编码和量子门的引入。量子编码是将染色体用量子的态矢量表示，使一条染色体表达多个态的叠加，从而增加了种群多样性，使算法能够在较小的种群规模下求得最优解；而量子门的引入使算法具备了优化能力，可以保证算法收敛〔5〕。 2。1量子编码 如图2，各种群之间通过移民算子进行联系，实现多种群的协同进化，本文的移民算子是在相邻种群间移民，即用当前种群中的最优个体代替相邻种群的最劣个体。加入人工选择算子保存各种群每个进化代中的最优个体。每迭代一次进行一次移民和人工选择运算，选出各种群的最优值存到精华种群。精华种群和其他种群有很大不同，精华种群不进行量子变更，保证进化过程中各种群产生的最优个体不被破坏和丢失。同时，精华种群也是判断算法终止的依据，这里采用最大遗传代数作为终止判据。最后从精华种群中获得最优个体。 3结束语 本文针对标准量子遗传算法收敛性差，易陷于局部最优的缺点，进行改进运用基于概率划分的小生境协同进化策略初始化量子种群，并采用动态的量子旋转角调整策略来加快收敛速度；加入量子移民和保优选择策略，提高规划效率，避免陷入局部最优。并利用复杂二元函数测试改进量子遗传算法，显示了优良的特性。 参考文献 〔2〕周传华，钱锋。改进量子遗传算法及其应用〔J〕。计算机应用，200802，28（2）：286288。 〔4〕张葛样，李娜，金炜东。一种新量子遗传算法及其应用〔J〕。电子学报，2004，32（3）：476479。 〔5〕张宗飞。一种改进型量子遗传算法〔J〕。计算机工，201003，36（6）：181183。
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