一种改进的量子遗传算法及其应用

基于改进量子遗传算法的输电网规划方法王春丽;赵书强;李勇【摘要】量子遗传算法是基于量子计算原理的概率优化方法,改进了动态调整量子旋转门策略,并结合量子交叉和量子变异操作,使算法具有更快的收敛速度和全局寻优能力.输电网规划是复杂的大规模非线性组合优化问题,提出了一种基于改进量子遗传算法的输电网规划模型.算例表明,该方法能够快速有效地获得全局经济最优的输电网规划方案.【期刊名称】《电力科学与工程》【年(卷),期】2010(026)011【总页数】4页(P10-13)【关键词】输电网规划;量子遗传算法;量子旋转门;量子交叉;量子变异【作者】王春丽;赵书强;李勇【作者单位】绍兴电力局,浙江,绍兴,312000;华北电力大学,电气与电子工程学院,河北,保定,071003;绍兴电力局,浙江,绍兴,312000【正文语种】中文【中图分类】TM715输电网规划是一个非常复杂的组合优化问题,具有非线性、离散性、多峰、多目标及目标函数不可微等特点,当问题规模增大时,无法完成对解空间的充分搜索,从而难于求得全局最优解[1]。

采用传统的启发式方法,如逐步扩展法、逐步倒推法可得到一个较好的可行解,但并不能保证是最优的。

近年来发展的人工智能算法,如遗传算法[2]、模拟退火法[3]、蚁群算法[4]、粒子群算法[5]等,为求解输电网规划问题提供了新的思路,能够在一定程度上克服传统优化算法的缺陷,保证了最优解的获得,但其处在发展阶段,仍然存在着一些不足之处,如寻优速度慢、运算时间长和局部收敛等。

量子遗传算法是将量子计算与进化算法相结合,使用量子技术中的概念以提高进化算法编码的多样性,从而加快计算速度,保证优化的全局收敛性,但同样也存在“早熟”和易陷入局部最优解的缺点。

本文改进了算法的动态调整量子旋转门策略,并结合输电网规划的特点,对规划模型进行了求解和验证。

AjitNarayanan和 Mark Moore1996年提出了量子遗传算法的概念,它是一种量子计算理论与遗传算法相结合的概率搜索优化算法：用量子位编码表示染色体,用量子门作用和量子门更新完成进化搜索。

改进量子遗传算法及其在系统辨识中的应用
张婷;韩璞;贾昊
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2016(033)010
【摘要】针对量子遗传算法二进制编码和单链搜索带来的算法效率低问题,采用了一种双链量子遗传算法.上述算法以实数编码代替二进制编码,双链搜索代替单链搜索,利用目标函数的梯度信息对量子旋转角的大小进行确定从而进行进化.上述措施大大提高了算法的搜索效率.将上述算法应用于具有无限冲激响应滤波器的辨识,证明了算法的适用性和有效性.
【总页数】5页(P386-390)
【作者】张婷;韩璞;贾昊
【作者单位】华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心,河北保定071003;华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心,河北保定071003;华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心,河北保定071003
【正文语种】中文
【中图分类】TP387
【相关文献】
1.改进的多目标量子遗传算法在南水北调东线工程江苏段水资源优化调度中的应用[J], 方国华;郭玉雪;闻昕;黄显峰
2.改进量子遗传算法在光谱分配中的应用 [J], 于合谣
3.改进的双链量子遗传算法在图像去噪中的应用 [J], 国强;孙宇枭
4.改进量子遗传算法在图像匹配算法中的研究与应用 [J], 徐梅
5.一种改进量子遗传算法在地空反辐射混编群兵力配置优化中的应用 [J], 季军亮; 汪民乐; 商长安; 高嘉乐
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Ch6 遗传算法的改进-量子遗传算法6.1遗传算法的基本函数[Chrom,Lind,BaseV]=crtbp(Nind,Lind,base)objV=[1;2;3;4;5;10;9;8;7;6]; %十个个体的目标函数值FintV=ranking(objV); %根据目标函数计算各个体的适应度SelCh=select('sus',Chrom,FitV); %根据适应度FitV对现有群体Chrom进行复制NewChrom=recombin(REC_F,Chrom,RecOpt,SUBPOP)REC_F：值为recdis、xovsp，二种不同交叉方式Chrom：待交叉的种群，即染色体的集合RecOpt：交叉概率，缺省时或NAN，取默认值NewChrom=mut(OldChrom,Pm,BaseV)Pm：为变异概率，缺省为0.7/Lind(染色体的长度).baseV：染色体个体元素的变异的基本字符，缺省时为二进制编码Chrom=reins(Chrom,SelCh) % 重插入采用以上算法产生群体，计算适应度，根据适应度进行选择、交叉、变异，再计算适应度等不断循环进化，最后得到需要的解，这是经典遗传算法，尽管可以解决TSP问题，可以解决求最小值或最大值问题，也可以改善BP神经网络的性能，但也存在系列问题。

6.2量子计算Quantum Computing美国著名物理学家Feynman，于1982年提出按照量子力学原理，建造新型计算机。

1985年，牛津大学Deutsch利用量子态的相干叠加性，实现并行的量子计算。

1992年，Deutsch在量子力学基础上，提出了D-J算法。

1994年，Peter Shor利用量子力学叠加性与纠缠态提出，大数因式分解的Shor算法，其计算效率远超过经典算法。

100位十进制RSA PKI 非对称密加密ed=q mod (n) 1995年，Grover算法，可以解决NP问题。

量子计算中的遗传算法与优化问题研究量子计算是一种基于量子力学原理的计算方法，具有在某些特定问题上具有超越传统计算机的能力。

而遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物进化的过程来寻找问题的最优解。

本文将探讨量子计算中的遗传算法与优化问题的研究。

首先，我们来了解一下量子计算的基本原理。

传统计算机使用的是二进制位（比特）来存储和处理信息，而量子计算机使用的是量子位（量子比特或qubit）。

量子位可以同时处于多种状态，这是量子力学中的叠加原理。

通过对量子位的叠加和纠缠操作，量子计算机可以进行并行计算，从而在某些问题上具有超越传统计算机的能力。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。

它通过模拟自然界中的遗传、变异和选择过程来逐步优化问题的解。

遗传算法的基本步骤包括初始化种群、选择适应度高的个体、进行交叉和变异操作、更新种群，并不断迭代直到找到满意的解。

在量子计算中，遗传算法可以被用来解决优化问题。

优化问题是在给定的约束条件下，寻找问题的最优解。

例如，在物流领域中，我们希望找到一条最短路径来连接多个地点；在机器学习中，我们希望找到一组最优参数来最小化损失函数。

这些问题都可以被转化为优化问题，并通过遗传算法来求解。

量子计算中的遗传算法与传统的遗传算法有所不同。

传统的遗传算法使用的是经典的二进制编码，而量子计算中的遗传算法使用的是量子位编码。

量子位编码可以同时表示多个解，从而加快了搜索的速度。

同时，量子计算中的遗传算法还可以利用量子纠缠和量子叠加的特性，通过量子操作来加速搜索过程。

除了使用量子位编码，量子计算中的遗传算法还可以利用量子操作来进行优化。

量子计算中的优化问题可以被转化为哈密顿量的最小化问题。

通过设计适当的哈密顿量，并利用量子操作进行演化，可以在量子计算中快速找到问题的最优解。

然而，量子计算中的遗传算法也面临一些挑战。

首先，量子计算机的硬件实现仍然面临很多困难，例如量子比特的稳定性和纠错能力。

《基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化》篇一一、引言轧制规程是钢铁冶金行业中影响轧材性能、成本和生产效率的重要因素。

因此，轧制规程的优化研究具有重大意义。

随着科学技术的进步，传统优化方法已难以满足复杂多变的轧制工艺要求。

近年来，基于量子计算的优化算法因其高效性及强大的全局搜索能力，在多目标优化问题上展现出巨大潜力。

本文提出了一种基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化方法，旨在提高轧制效率、降低生产成本并提升轧材性能。

二、量子遗传算法概述量子遗传算法是量子计算与遗传算法相结合的产物，其利用量子计算的并行性和遗传算法的优化能力，在解决复杂优化问题上具有显著优势。

该算法通过量子位表示解空间中的解，利用量子门的操作实现解的更新和优化，最终找到全局最优解。

三、多目标轧制规程优化问题描述多目标轧制规程优化问题涉及到多个目标函数，包括轧制效率、成本、轧材性能等。

这些目标之间往往存在冲突，需要综合考虑并寻找最佳平衡点。

传统方法难以同时满足多个目标要求，而改进的量子遗传算法可以有效地解决这一问题。

四、基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化方法（一）算法改进本文针对传统量子遗传算法的不足，进行了以下改进：1. 引入了自适应量子门操作，提高了算法的灵活性和搜索效率；2. 采用了多目标决策分析技术，使得算法能够同时考虑多个目标函数；3. 引入了局部搜索策略，进一步优化解的质量。

（二）算法实施步骤1. 初始化量子种群，每个个体表示一种轧制规程；2. 计算每个个体的目标函数值，包括轧制效率、成本和轧材性能等；3. 根据目标函数值更新量子门操作和量子位的状态；4. 进行局部搜索，进一步优化解的质量；5. 重复步骤2-4，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或解的质量达到预设要求）。

五、实验与结果分析（一）实验设计为验证改进量子遗传算法在多目标轧制规程优化中的应用效果，本文设计了多组实验。

实验中，我们采用了不同的轧制工艺参数和目标函数设置，以检验算法的通用性和有效性。

遗传算法的一些改进及其应用共3篇遗传算法的一些改进及其应用1遗传算法 (Genetic Algorithm) 是一种优化算法，它通过模拟生物进化过程来寻找最优解。

遗传算法最初由 J. Holland 在 1975 年提出，是模仿自然界生物的进化过程，利用选择、交叉和变异等基本遗传操作，搜索解空间中的最优解。

遗传算法优点在于能够处理复杂的非线性、多模优化问题，但在实际应用过程中存在一些问题，为了解决这些问题，对遗传算法进行了许多改进，下面介绍其中几种改进方法和应用。

改进一：精英选择策略在传统的遗传算法中，每次进行选择操作时都是随机选择个体进行交配，这导致一些较优秀的个体有可能被淘汰，因此提出了精英选择策略，即在每次进化过程中一定比例地选择适应度最好的个体，避免较好的个体被淘汰。

改进二：基因突变概率自适应策略在遗传算法中，变异操作可以增加个体的多样性，但是变异概率设置不当，可能会导致算法早熟收敛或者长时间停留在局部最优解。

为了避免这种情况，提出基因突变概率自适应策略，即根据当前代的适应度情况自适应计算变异概率，使变异概率既不过大，也不过小。

改进三：群体多样性保持策略为了保证遗传算法群体多样性，提出了数种策略：保持多样性的染色体种群操作，通过引进外来个体以增加多样性，以及通过避免重复染色体来保持多样性等方法。

应用一：函数优化函数优化是运用遗传算法的主要应用之一，它的目标是通过最小化目标函数，寻求函数的最小值或最大值。

应用遗传算法的一个优势在于它能够优化非凸性函数，而其他传统优化算法在优化过程中会陷入局部最优解。

应用二：机器学习机器学习需要寻找一个最佳的模型，而遗传算法可以用于选择合适的特征和参数，从而构建最佳的模型。

此外，遗传算法还可以用于优化神经网络的结构和权重，以提高神经网络的分类和预测性能。

应用三：工程优化遗传算法在工程中也有广泛的应用，如在电子电路设计中，可以通过遗传算法来寻找尽可能优秀的元器件匹配，从而达到最佳的电路性能。