量子遗传进化算法的收敛性研究

基于自适应量子遗传算法的分数阶控制器参数整定
杨勇;李荣;张君
【期刊名称】《华北电力大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2014(041)002
【摘要】针对量子遗传算法中旋转变异角固定的缺点,提出了一种旋转变异角幅度随着个体适应度的变化而自适应调整的自适应量子遗传算法,对典型测试函数的优化结果表明了该策略能有效提高量子遗传算法的优化精度和收敛速度.同时,针对分数阶PIλDμ控制器难于整定的问题,将参数整定转化为参数优化,提出采用AQGA 对分数阶PIλDμ参数进行优化,并利用该策略对循环流化床主汽温分数阶系统设计了分数阶PIλDμ,仿真结果表明了该方法在PIλDμ参数整定中的有效性.
【总页数】6页(P72-77)
【作者】杨勇;李荣;张君
【作者单位】南京工程学院能源与动力工程学院,江苏南京211167;南京工程学院能源与动力工程学院,江苏南京211167;南京工程学院能源与动力工程学院,江苏南京211167
【正文语种】中文
【中图分类】TP271
【相关文献】
1.基于BP神经网络的分数阶P IαDβ控制器参数整定研究 [J], 那景童;徐驰
2.基于BP神经网络的分数阶PIαDβ控制器参数整定研究 [J], 那景童;徐驰;
3.基于人工鱼群算法的分数阶PIλ控制器参数整定 [J], 张学典;王富彦;秦晓飞
4.基于D分解的分数阶PID控制器的图形化参数整定 [J], 陈思溢;牛旭
5.自适应粒子群优化分数阶PID控制器的参数整定 [J], 陈超波;王磊;高嵩;李长红因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种新的混合量子进化算法
解平;李斌;庄镇泉
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2008(035)002
【摘要】量子进化算法(QEA)用于多峰函数优化时,容易陷入局部最优.本文提出一种新的混合量子进化算法,通过双编码机制(经典二进制编码和量子概率编码),以及经典交叉和量子概率编码更新策略,实现了经典遗传算法与量子进化算法的有机结合,在发挥经典遗传算法全局优化能力的同时,利用量子概率搜索提高了算法的局部搜索能力.通过一组典型函数优化实验对该算法的性能进行了考察,并与QEA进行了比较.结果表明,本文算法在解的质量和收敛速度上都要优于QEA.
【总页数】5页(P166-170)
【作者】解平;李斌;庄镇泉
【作者单位】中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230027;中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230027;中国科学技术大学电子科学与技术系,合
肥,230027
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种求解Flow-Shop调度问题的混合量子进化算法 [J], 王小芹;王万良;徐新黎
2.一种改进的网络控制系统中混合量子进化算法 [J], 屈正庚
3.一种有效混合量子进化算法求解带容量约束的车辆路径优化问题 [J], 曹高立;胡蓉;钱斌;吴丽萍
4.一种新型的多目标优化混合量子进化算法 [J], 申晓宁
5.一种新的求解TSP的混合量子进化算法 [J], 武妍;包建军
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量子化学计算的收敛性与精度分析方法量子化学计算是一种基于量子力学原理的计算方法，用于研究原子和分子的结构、性质以及反应过程。

在实际应用中，我们经常关心计算方法的收敛性和精度，即计算结果是否趋近于精确值以及计算过程是否稳定。

本文将介绍一些常用的量子化学计算的收敛性与精度分析方法。

一、收敛性分析方法1. 基态优化的收敛性分析基态优化是量子化学计算中常见的任务之一，其目的是找到分子系统的最稳定结构。

在进行基态优化时，我们通常选择一个初始结构，并通过不断迭代调整原子的坐标来优化能量。

为了分析优化的收敛性，我们可以计算每次迭代后的能量和结构变化，并观察随着迭代次数的增加，能量是否趋于收敛，结构是否稳定。

收敛性分析的常用方法包括：能量和结构的RMS（Root Mean Square）变化图、能量和结构的最大变化值图。

RMS变化图可以通过计算连续两次迭代的能量和结构的差异，然后对其平方求平均后开根号得到。

通过观察RMS变化图，我们可以判断优化过程是否收敛。

最大变化值图则可以直接观察每次迭代中能量和结构的最大变化值，进一步判断收敛性。

2. 动力学模拟的收敛性分析动力学模拟是一种研究粒子运动的方法，其中包括了分子动力学模拟和蒙特卡洛模拟等。

在进行动力学模拟时，我们关心的是系统在时间演化中的稳定性和平衡性。

为了分析动力学模拟的收敛性，我们通常观察系统的能量、温度以及各种物理量的变化趋势。

收敛性分析的常用方法包括：能量的变化趋势图、温度的变化趋势图、各种物理量的变化趋势图。

通过观察这些图像，我们可以判断系统是否在时间演化中达到平衡状态，以及系统的能量是否趋于稳定。

二、精度分析方法1. 基组效应分析在进行量子化学计算时，基组是描述电子密度分布的基函数的集合。

基组的选择对计算精度有重要影响。

为了分析基组效应对计算结果的影响，我们可以使用不同大小的基组进行计算，并比较其结果的差异。

基组效应分析的常用方法包括：单点能量计算、结构优化、频率计算等。

简单量子进化算法及其在数值优化中的应用
杨青;钟守楠;丁圣超
【期刊名称】《武汉大学学报：理学版》
【年(卷),期】2006(52)1
【摘要】提出了一种简单量子进化算法,它仅用一个实数值表示一个量子位,并设计了特别的旋转、变异算子和评估量子染色体的方法,只用一个个体就可在很短的时间内搜索到最优解.求解数值优化问题和NiH问题的对比试验结果显示了此算法优异的性能.
【总页数】4页(P21-24)
【关键词】数值优化;进化算法;量子;旋转算子
【作者】杨青;钟守楠;丁圣超
【作者单位】武汉大学数学与统计学院;中国科学院计算技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.改进型量子进化算法在宽带EUV多层膜设计中的应用 [J], 匡尚奇;张超;王一名;周祥燕;谢耀
2.计算机网络路由选择中改进量子进化算法的应用 [J], 胡江伟
3.试析改进量子进化算法在计算机网络路由选择中的应用 [J], 李冠群
4.量子进化算法在拣选路径优化中的应用 [J], 宫正
5.试析改进量子进化算法在计算机网络路由选择中的应用 [J], 李冠群
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基于遗传算法图像模式匹配的收敛性研究吴祉群;吉方;黄文【摘要】介绍了采用遗传算法进行图像模式匹配的程序概要设计,通过实例分析说明了影响GA收敛性的5个因素.通过研究GA收敛性揭示了图像匹配GA搜索过程的一些规律,为遗传选择策略特别是遗传算子的设计提供了参考.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2007(030)001【总页数】3页(P144-146)【关键词】遗传算法;遗传算子收敛性;模式匹配【作者】吴祉群;吉方;黄文【作者单位】中国工程物理研究院,机械制造工艺研究所,四川,绵阳,621900;中国工程物理研究院,机械制造工艺研究所,四川,绵阳,621900;中国工程物理研究院,机械制造工艺研究所,四川,绵阳,621900【正文语种】中文【中图分类】TP181 引言图像模式匹配技术是光电成像系统对运动和静止目标跟踪的基本手段，其主要难点是将需要识别的目标模式从图像中识别出来。

利用遗传算法(GA)作为图像模式识别的搜索算法是近年发展起来的新理论和新方法，能很好地适应图像模式识别的优化、求解问题，并在大多数情况下都能得到比较满意的解。

与其他算法相比，在复杂优化问题的求解中有着比较显著的优势。

基于遗传算法(GA)图像的匹配原理：首先，通过遗传算法产生图像中若干点的坐标值(xj,yj)，xi∈(0，W),yi∈(0，H)，W为图像的宽度，H为图像的高度。

其次，分别用这些坐标值作为原点，在实际图像中形成大小与标准模板图像尺寸相同的区域，这个区域的点再逐个与标准模板图像进行比对。

如果各点象素值不匹配，则通过遗传算法的算子获取新的坐标点，再进行匹配，这样循环计算直到匹配成功为止。

遗传算法的寻优过程与随机搜索的最大区别在于随机搜索是盲目地进行搜索，而遗传算法是把随机搜索与定向搜索有机结合起来，形成一种启发式的智能搜索。

遗传优化技术的应用从一开始便渗透到各个学科领域，尤其是在测量检测工件的位置、姿态方面的应用，具有得天独厚的优势。

量子遗传算法在多目标分配中的应用探讨作者：叶茂章洁来源：《消费电子》2012年第12期摘要:多目标分配目前是最优化领域中的一个重要研究方向。

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和遗传机制的高度并行、随机、自适应的全局优化搜索算法,近年来,基于遗传算法的多目标分配应用研究在过程工程领域越来越受重视。

本论文提出了用量子遗传算法处理和解决多目标分配问题,有一定的工程价值。

关键词:量子遗传算法;多目标分配;最优化中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1674-7712 (2012) 12-0176-01一、引言遗传算法不同于传统寻优算法的特点在于:遗传算法在寻优过程中,仅需要得到适应度函数的值作为寻优的依据;同时使用概率性的变换规则,而不是确定性的变换规则;遗传算法适应度函数的计算相对于寻优过程是独立的;算法面对的是参数的编码集合,而并非参数集合本身,通用性强。

它尤其适用于处理传统优化算法难于解决的复杂和非线性问题。

[1]目前,GA已经在很多领域得到成功应用,但随着问题规模的不断扩大和搜索空间的更加复杂,GA在求解很多具体问题时往往并不能表现出其优越性。

于是,近年来便出现了遗传算法与其它理论相结合的实践,其中遗传算法与量子理论的结合是一个崭新的、极富前景和创意的尝试。

量子遗传算法QGA是量子计算特性与遗传算法相结合的产物。

基于量子比特的叠加性和相干性,在遗传算法中借鉴量子比特的概念,引入了量子比特染色体。

由于量子比特染色体能够表征叠加态,比传统GA具有更好的种群多样性,同时QGA也会具有更好的收敛性,因此在求解优化问题时,QGA在收敛速度、寻优能力方面比GA都将有较大的提高。

QGA的出现结合了量子计算和遗传算法各自的优势,具有很高的理论价值和发展潜力。

本论文提出用量子遗传算法处理和解决多目标分配问题,为多目标问题的解决提供一种新的思路。

二、量子遗传算法在传统计算机中,信息存储是以二进制来表示,不是“0”就是“1”态,但是在量子计算机中,充当信息存储单元的物质是一个双态量子系统,称为量子比特(qubit),量子比特与比特不同之就在于它可以同时处在两个量子态的叠加态,量子进化算法建立在量子的态矢量表述基础上,将量子比几率幅表示应用于染色体的编码,使得一条染色体可以表示个态的叠加,并利用量子旋转门更新染色体,从而使个体进达到优化目标的目的。

一种基于高校排课问题的新型量子遗传进化算法作者：沈微微华明正史洪玮摘要：量子遗传进化算法是量子计算和遗传算法相结合的产物，量子比特是两个量子态的叠加态，在此，详细介绍了量子遗传进化算法。

尝试使用量子遗传进化算法来解决高校排课问题，并进行了实验。

实验结果表明，该算法获得了比较好的结果。

关键字：高校排课问题；遗传算法；量子遗传进化算法；课程表中图分类号： TN911?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2013）20?0007?04高校排课问题一直是很多人关注的一个问题，排课问题的本质是将课程、教师和学生在合适的时间段内分配到合适的教室中，涉及到的因素较多，是一个多目标的调度问题，在运筹学中被称为时间表问题。

1 排课问题分析高校排课问题中实际上是时间表安排的问题[1]。

在实际排课过程中，主要涉及到：教室、班级、课程、时间和老师等5个因素的问题。

在处理这5个因素关系的过程中会发生很多冲突，这就需要有一些约束条件，这些约束条件可以大致分为硬约束和软约束，详见表1。

根据以上的分析排课问题数学模型分为下面5个集合如下：教室集合：[R={r1，r2，…，rm}]；班级集合：[C={c1，c2，…，cn}]；课程集合：[L={l1，l2，…，lp}]；教师集合：[S=表1 排课问题的软硬约束条件上述5个元素是影响排课问题的主要的因素，每个集合中取一个组成在某个时间某班上的课程由哪位老师来授课，在哪个教室上课，但必须满足一定的条件。

2 量子遗传进化算法量子遗传进化算法是量子计算与遗传算法相结合的产物[2]。

目前，这一领域的研究主要集中在两类模型上：一类是基于量子多宇宙特征的多宇宙量子衍生遗传算法（Quantum Inspired Genetic Algorithm）；另一类是基于量子比特和量子态叠加特性的遗传量子算法（Genetic Quantum Algorithm，GQA）[3]。

2.1 量子位表示法在量子信息论中，信息的载体不再是经典的比特，而是个一般的二态量子体系，称为量子比特（qubit）。

量子进化算法在电力系统无功优化中的应用娄素华;吴耀武;彭磊;熊信银【期刊名称】《电力系统保护与控制》【年(卷),期】2005(033)018【摘要】量子进化算法QEA(Quantum-inspired evolutionary algorithm)将量子理论引入进化计算领域,是一种基于量子计算概念的进化策略算法.它采用量子比特为基本信息位进行个体编码,使用量子态的么正变换(量子门变换)实现个体的进化,同时利用量子编码的多态叠加性以及"全干扰交叉"可以有效克服进化过程中的早熟现象,因此它比传统进化算法具有更快的收敛速度和全局寻优能力.该文将该算法应用于电力系统无功优化问题,提出基于QEA算法的无功优化模型,并对算法参数进行了研究,提出了合适的量子变异参数.运用该算法对IEEE6、30节点系统进行了仿真计算,计算结果验证了模型和算法的有效性.【总页数】6页(P30-35)【作者】娄素华;吴耀武;彭磊;熊信银【作者单位】华中科技大学电气工程学院,湖北,武汉,430074;华中科技大学电气工程学院,湖北,武汉,430074;华中科技大学电气工程学院,湖北,武汉,430074;华中科技大学电气工程学院,湖北,武汉,430074【正文语种】中文【中图分类】TM715【相关文献】1.基于细菌趋化的改进粒子群算法在电力系统无功优化中的应用 [J], 周涛;崔德义;任书燕2.仿生粒子群算法在电力系统无功优化中的应用 [J], 王秀云;李超;赵宇;陈亚潇3.改进教与学方法在电力系统无功优化中的应用研究 [J], 刘前进;许慧铭;施超;韦胜旋4.ABC算法在电力系统无功优化中的应用 [J], 贺佳琳; 汪婷婷5.AFSA在电力系统无功优化中的应用 [J], 侯阳;韩超杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

量子遗传算法
量子遗传算法是一种新型的模仿生物进化的优化算法。

它是一种基于量子力学的遗传算法，它结合了量子力学和遗传算法的优势，从而实现了更快速、更有效的优化。

量子遗传算法的基本思想是将遗传算法中的“基因”变量替换为量子力学中的“波函数”变量，即用量子力学的概念来模拟遗传算法。

在这种算法中，波函数可以被用来表示变量的取值，因此可以实现多维变量的优化。

量子遗传算法的优势是它可以更快地收敛，优化更有效。

它的优点是它可以解决非凸优化问题，即存在多个最优解的问题，而传统的遗传算法只能解决凸优化问题。

此外，量子遗传算法还可以利用量子力学的概念，如量子干涉、量子相干等，使算法更加有效。

量子遗传算法一般用于优化非线性、非结构化、非凸优化问题，如多目标优化、非线性约束优化、最优控制、模糊优化等。

它对于解决复杂的优化问题具有重要的意义，因此被广泛应用于工程、物理、经济学等领域。

总之，量子遗传算法是一种新型的模仿生物进化的优化算法，它结合了量子力学和遗传算法的优势，实现了更快速、更有效的优化，可以解决复杂的优化问题，广泛应用于工程、物理、经济学等领域。

基于完全互补码与量子进化算法的数字水印方案蒋天发，牟群刚（中南民族大学计算机科学学院，武汉430074）摘要基于传统数字水印算法有嵌入信息量小、嵌入与提取的定位精确度低以及实现速度慢等特点，人们找到了一种比较有效的优化方案——量子遗传算法，而量子进化算法在实际应用中容易出现收敛慢、早熟等现象。

本文提出了一种基于完全互补码(CCC)和新量子进化算法(QEA)相结合的数字水印方案，该方案借鉴量子理论保证收敛较快的同时兼顾了种群多样性从而克服早熟的发生。

经实验结果验证可知，该方案具有快速、灵敏、健壮性以及计算复杂度低等优点，同时在收敛性和种群多样性之间求得平衡，达到了全局优化的效果。

关键词完全互补码；量子进化算法；量子旋转门；数字水印Digital Watermarking Scheme Based on Complete Complementary Code andQuantum Evolutionary AlgorithmJiang Tianfa，Mou Qungang（School of Computer Science，South-Central University for Nationalities，Wuhan 430074，China）Abstract Base on limitation in small embed information,lower accurate locate of embedding and extraction and tardiness running in traditional digital watermarking algorithm. Some people present an optimized scheme :quantum evolutionary algorithm.but there are some shortcomings such as slow convergence and precocity in practical application of quantum evolutionary algorithm.This paper proposed a Complete Complementary Code(CCC) and Quantum Evolutionary Algorithm(QEA) based digital watermarking scheme to embed a watermark generated by CCC method from watermark image into the original image.We take the advantage of in quantum theory our proposed scheme to guarantee fast convergency while keeping the population diversity and overcome the occurrence of premature convergence.The experiment shows that proposed scheme is fast than traditionary watermarking algorithm,and more sensitive,lower computational complexity.And at the same time,we pursue the balance position between convergence and population diversity to achieve global optimization.Keywords Complete Complementary Code；Quantum Evolutionary Algorithm；Quantum Rotation Gate(QRG)；Digital watermarking1 引言数字水印[1][2]，是指将特定的信息嵌入数字信号中，数字信号可能是音频、图片或是视频等。

量子进化算法研究综述作者：刘文程来源：《活力》2019年第02期[摘要]本文在介绍量子进化算法的基础上，归纳总结了量子进化算法发展动态与现状，并对目前量子进化算法的应用领域进行了综述，抛砖引玉，希望能为相关问题的研究提供借鉴。

[关键词]量子理论;进化算法;综述引言量子学作为21世纪最伟大的发现之一，它为各国学者研究的难题带来了新生的思路，这种理论帮助解决了一直以来困扰各国学者的难题，为现代物理学的发展奠定了基础。

而进化算法是目前研究较多的并行算法，它模仿生物学中进化、遗传的过程，是一种能够自适应的调解搜索寻优算法，已被成功应用于多个应用研究领域。

量子学和进化算法相结合交叉融合产生一门新兴的学科领域，它的跨学科性为信息科学的发展提供了新的原理和方法，并巨捉进了相关的学科的发展。

一、发展动态与现状分析量子进化算法一方面吸取了量子计算方面的一些概念和理论，如量子位、量子叠加态等，采用量子比特编码染色体，可以使一个量子染色体同时表征多个态的叠加，利用量子门作为更新算子来完成进化搜索。

另一方面，基于进化机制将进化论、群智能、免疫原理、神经网络、多智能体系统等领域的一些思想、机制、操作和研究成果融入了量子计算，并设计了新的量子计算模式、搜索操作、优化算法和相应的信息处理系统。

量子进化算法与群智能相结合主要是为了加快收敛速度，提高算法性能，何小峰等将量子力学中的量子态、量子位和量子逻辑门等引入蚁群优化算法、蜂群优化算法、人工鱼群算法等群智能优化算法当中去，提出了量子蚁群优化算法、量子人工蜂群优化算法、量子人工鱼群算法，并给出了相应的基本思想和通用流程。

量子进化算法，利用免疫系统的机理再加上量子计算来设计新的模型。

赵丽等对基于量子免疫机理的网络人侵检测模型中的两个主要模块检测器生成模块和人侵检测模块的算法进行了详细的设计，并训练出了多样性高的抗体，更好地提高系统的检测率。

量子进化算法与神经网络相结台，可实现优劣互补。

浅析遗传量子算法与遗传算法在函数极值问题中的比较法丛飚;陈卓然
【期刊名称】《吉林师范大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2008(29)1
【摘要】遗传算法是一种模拟生物进化的算法.它被广泛利用在信号处理、模式识别、人工生命等领域.遗传量子算法是将量子计算和遗传算法相结合算法.采用量子位染色体的表示形式.该算法具有量子计算的量子位和量子位的迭加特性,同时加入了量子旋转门干涉策略,使得进化染色体更好的呈现多样特性.实验表明,遗传量子算法在解决一般函数极值问题中,比遗传算法更具有优势.
【总页数】5页(P34-37,56)
【作者】丛飚;陈卓然
【作者单位】吉林师范大学,计算机学院,吉林,四平,136000;吉林师范大学博达学院,计算机与信息科学系,吉林,四平,136000
【正文语种】中文
【中图分类】TP31
【相关文献】
1.遗传量子算法在欠约束和过约束的几何约束求解问题中的应用 [J], 丛飚
2.遗传算法求解函数极值的应用 [J], 周丽;张智顺
3.基于Spark的并行遗传算法求解多峰函数极值 [J], 刘鹏;叶帅;孟磊;王灿
4.改进的量子遗传算法用于函数极值优化 [J], 刘喜梅;郭静
5.编码方式在遗传算法求一些函数极值上的性能比较 [J], 严晓明
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改进的量子遗传进化激励的快速数据分类算法
代亮;谢晓尧
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2014(31)2
【摘要】由于数据的属性越来越复杂,可用于分类的属性越来越多.传统的数据聚类算法对数据聚类初始中心点十分敏感、很难根据数据复杂的属性选定合适的中心,计算过程中由于数据的多属性干扰易陷入计算的局部最优,造成算法执行效率较低.提出了一种改进的量子遗传进化激励的快速聚类算法.算法中,首先利用高密度划分和阈值参数对样本数据集进行初次聚类划分,生成若干聚类集合；然后将样本的聚类过程看成是聚类中心的动态优化过程,克服传统算法中中心点固定不变的弊端,利用改进的量子遗传进化激励算法对每次聚类最优的聚类中心进行搜索；算法引入自适应变异算子对进化算法进行搜索能力进行改进,增强算法的全局搜索能力.实验证明,算法不仅具有较好的聚类精度,而且收敛速度快.
【总页数】4页(P340-343)
【作者】代亮;谢晓尧
【作者单位】贵州师范大学数学与计算机科学学院,贵州贵阳550001;贵州师范大学重点实验室,贵州贵阳550001
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.4
【相关文献】
1.改进孪生支持向量机的一种快速分类算法 [J], 高斌斌;刘霞;李秋林
2.改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法 [J], 孙伟朝;王丰华;黄知涛;王翔
3.改进孪生支持向量机的一种快速分类算法 [J], 高斌斌;刘霞;李秋林
4.基于改进型深度数据流形的数据分类算法及在人脸中的应用 [J], 宋全有;刘晓乐;韩忠华
5.改进的KNN快速分类算法 [J], 赵忠帅;张公敬
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