混合量子差分进化算法及应用

量子进化算法基于量子旋转门更新量子比特状态影响了算法搜索性能．提出一种差分进化（DE）与和声搜索（Hs）相结合更新量子比特状态的混合量子差分进化算法（HQDE）．该方法采用实数量子角形式编码染色体,设计一种由差分进化计算更新量子位状态的量子差分进化算法（QDE）和一种由和声搜索更新量子位状态的量子和声搜索（QHS）,并相互机制融合,采用两种不同进化策略共同作用产生种群新量子个体以克服常规算法中早熟及收敛速度慢等缺陷;在此基础上,算法还引入量子非门算子对当前最劣个体以一定概率选中的量子比特位进行变异操作增强算法跳出局部最优解能力．理论分析证明该算法收敛于全局最优解．0／1背包问题及旅行商问题实例测试结果验证了该方法有效性．     

优化网络入侵特征库的量子进化算法

针对网络入侵检测系统中入侵特征库的性能普遍较差的缺点,提出了一种优化网络入侵特征库的改进量子进化算法（IQEA）。采用特征向量表示染色体结构,借鉴小生境协同进化思想初始化种群,以个体的匹配程度设计适应度函数,使用动态更新和“优体交叉”策略进化种群。仿真实验表明,IQEA的寻优能力和收敛速度均优于量子进化算法和进化算法,经IQEA优化后的入侵特征库,检测能力强,并具有较好的自适应性。     

分段式量子-单纯形进化算法及函数优化

量子进化算法在高维复杂函数优化上存在容易陷入局部最优解、进化后期收敛速度慢的问题,为进一步提高其搜索性能,提出了一种带单纯形搜索算子的分段式量子进化算法。该方法将搜索过程分为3个阶段,首先用量子进化算法搜索到一定代数,然后将种群分为若干个子种群,每个子种群中的个体作为单纯形法的初始顶点,并行地用单纯形法进行搜索,将搜索后的子种群再合并,继续用量子进化算法进行最后的搜索。对几个典型的高维函数进行仿真的结果表明,该算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度。     

协同进化扩展紧致量子进化算法

为了提高量子进化算法的全局收敛性能, 基于协同进化的思想, 并结合扩展紧致遗传算法, 提出了协同进化扩展紧致量子进化算法(CECQEA). 该算法利用多粒度机制进行量子染色体的旋转, 并依据边缘积模块(MPM) 进行交叉和变异以避免优良模式的破坏; 在每一个子种群内对个体依据MPM进行自调整操作, 同时进行种群的分裂、合并及优良个体的迁移操作. 通过对算法收敛性的分析可看出, CECQEA 能够收敛到满意解集; 经基准函数以及背包问题的仿真测试分析可看出, 算法收敛效果更加明显.     

基于量子进化规划核聚类算法的图像分割

基于量子计算的并行性、进化计算简单、通用性好等优点,采用量子编码构造进化算法的染色体种群,再将二者引入到核聚类中来,提出了一种基于量子进化规划的核聚类算法.该算法充分利用了量子态的叠加性以及量子比特的概率表示,能够表示出许多可能的线性叠加状态,具有更好的种群多样性,因此将其用于解决核聚类算法中目标函数的优化问题,可以有效克服传统进化算法收敛速度慢以及早熟等问题.对Brodatz纹理图像及SAR图像进行分割,仿真实验结果表明该算法可以较好地改善图像分割效果.     

求解组合优化问题的改进型量子进化算法

根据组合优化问题的特点,提出了一种求解组合优化问题的改进型量子进化算法.借鉴小生境协同进化思想初始化种群,增加了个体多样性;采用动态策略调整量子门旋转角,加快了收敛速度;采用"优体交叉"策略实施染色体交叉操作,增强了局部搜索能力.利用典型组合优化问题--2个多维0/1背包问题实例对算法性能进行验证,结果表明了该算法的可行性和有效性.     

一种实数编码的量子差分进化算法

量子进化方法是受量子计算思想的启发而产生的一种新型的高效算法,在计算效率和避免陷入局部极值问题上有着卓越的成效.因此,量子机制与智能优化算法的组合,将进一步扩展智能优化算法的应用领域,提高优化算法解决问题的能力.为此,将量子计算引入到差分进化算法中,提出一种新型的进化算法一量子差分进化算法.该方法将量子比特的概率幅表示应用于染色体的实数编码,用量子变异、量子交叉、量子选择操作实现染色体位置的更新,用量子非门进行量子位两个概率幅互换,能在防止算法早熟的同时使算法更快收敛.并分别以函数极值和TSP问题为例进行了仿真,验证了算法的有效性.     

实数编码量子进化算法

为求解复杂函数优化问题,基于量子计算的相关概念和原理,提出一种实数编码量子进化算法.首先构造了由自变量向量的一个分量和量子比特的一对概率幅为等位基因的三倍体染色体,增加了解的多样性;然后利用量子旋转门和依据量子比特概率幅满足归一化条件设计的互补双变异算子进化染色体,实现局部搜索和全局搜索的平衡.标准函数仿真表明,该算法适合求解复杂函数优化问题,具有收敛速度快、全局搜索能力强和稳定性好的优点.     

基于量子免疫算法的车辆调度问题优化

为优化带时间窗的车辆调度计算问题,引入量子进化算法,提出了一种混合量子免疫进化算法。首先对传统量子旋转门进行改进,使个体在进化过程中向全局最优位置靠近,从而避免算法早熟并保持种群多样性。其次在迭代过程中,引入免疫算子,提取优秀基因片段作为疫苗,接种到种群中其他个体,避免算法性能的倒退。最后,针对Solomon标准实例库实例数据进行多算法编码仿真实验,结果表明,所提混合量子免疫进化算法不仅能够有效解决类似问题,而且能够显著加速收敛。     

并行量子进化算法的研究与实现

分析讨论并行进化模型理论及性能,提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙.并给出了多宇宙的并行拓扑结构,提出了宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙之间采用基于学习的移民和模拟量子纠缠的交互策略进行信息交换.这样能提高种群多样性,有效克服早熟收敛现象.算法综合了量子计算的天然并行性和免疫算法的充分自适应性,它比传统的进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度.通过并行实验验证了该算法的优越性.     

基于混沌理论的免疫量子进化算法

提出了基于混沌理论的免疫量子进化算法,该算法应用混沌理论并依据小生境机制将初始个体划分为实数编码染色体的子群,各子群应用免疫特性的局域搜索能力找出优化解。混沌优化搜索机制能有效避免早熟收敛。为解决2进制算法所不能避免的精度与效率的冲突,采用10进制编码染色体。算法综合了量子计算的天然并行性、免疫算法的充分自适应性和混沌系统的遍历性,它比传统的进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度,更有效的全局和局域寻优能力。仿真实验也表明了该算法的优越性。     

小生境分布估计量子遗传算法及其仿真分析

针对现有量子遗传算法进化机制存在的收敛速度慢以及易陷入局部极值的问题,为提高量子进化算法的全局收敛性能,结合小生境技术中的共享适应度函数方法,提出了小生境分布估计量子遗传算法NEDQGA,在种群内部利用多粒度机制和边缘积模块(MPM)进行量子染色体的两步旋转;并提出利用MPM进行交叉的方法,从而增强了种群多样性,避免了优良模式的损失,加快了算法的收敛;对算法的收敛性进行了分析,提出了MPM更新量子染色体的熵收敛准则。经函数仿真分析,算法收敛效果明显提高。     

一种新的相位角编码量子进化算法

针对具有连续解空间的数值函数优化问题,基于量子算法和实数编码进化算法的思想,提出一种新的相位角编码量子进化算法(PAQEA).算法的概率表达特性使得量子染色体能够以一定概率表达优化问题的所有可行解,结合动态量子旋转门实现染色体的进化,实现了算法局部搜索与全局搜索的平衡.理论分析证明了算法的全局收敛性.仿真结果表明,该算法适用于复杂数值函数优化问题,具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点.     

基于多链拓展编码方案的量子遗传算法

为了提高量子遗传算法的性能,提出了一种基于多链拓展编码方案的量子遗传算法。根据编码方案,将每个量子位分解为多个并列的基因,有效地拓展了搜索空间;结合编码方案提出量子更新策略,并引入了动态调整旋转角机制对个体进行更新,使用量子非门变异策略实现量子变异。仿真实验中,分析了使用不同变异概率[0,0.1,…,0.9,1]时对算法性能的影响,对比了分别使用普通量子遗传算法、双链编码方案、三链编码方案以及四链编码方案的量子遗传算法在优化函数极值问题时算法的性能。实验结果证明,通过增加基因链可以显著提高算法的性能,多链拓展编码方案可以提高量子遗传算法的性能,是有效的。     

一种新型的多目标优化混合量子进化算法

针对复杂多目标优化问题,提出一种混合量子进化算法,并利用它求解多目标函数优化问题。该算法根据多目标优化的特点,创建外部集合保存历代搜索到的非支配解,利用其中的精英个体设计了一种旋转角自适应调整的量子门更新策略,并对量子比特表示的概率幅设置最大和最小阈值,以防止量子群体早熟收敛。借鉴量子门引入了专门针对量子个体的旋转交叉算子,同时小概率地对量子比特进行取反变异操作。对所提算法的计算复杂度进行了理论分析。与另一种已有的多目标量子进化算法的比较结果表明,所提算法具有更好的收敛性能、分布特性及求解效率。     

量子进化算法在生产调度中的应用综述

量子进化算法是量子计算和进化计算相融合的产物,具有种群多样性好、全局搜索能力强、收敛速度快等优点。综述了量子进化算法在Job-Shop调度、Flow-Shop调度、车辆路径规划、项目调度等生产调度领域中的应用现状,讨论了面向生产调度的量子进化算法的编码转换方式和进化策略以及存在的问题,并指明了其进一步的研究方向。     

求解QoS组播路由问题的改进型量子进化算法

QoS组播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已证明了该问题是NP完全问题。提出一种将基于量子计算原理的量子进化算法用于此类问题求解的算法,该算法对基本的量子进化算法进行改进,采用进化方程对量子门进行调整,采用量子变异阻止未成熟收敛,使之更适合于QoS组播路由的求解。仿真结果显示,该算法能快速搜索并收敛到全局（近似）最优解,且随着网络规模的增大算法保持了良好的特性,在寻优速度上与解的质量上优于其他进化算法与基本的量子进化算法。     

双链量子遗传算法的收敛性分析

基于实数编码和目标函数梯度信息的双链量子遗传算法可增加种群的多样性、扩大解空间的搜索域、加速算法的进化进程、避免早熟收敛现象,但没有从理论上证明该算法的收敛性。为此,给出相应的定理,利用定理从理论上证明该算法的收敛性,通过仿真实例,论述量子编码和量子旋转门对算法收敛性和优化效率的影响。结果表明,该研究丰富和完善了双链量子遗传理论。     

一种有效的解无约束全局优化的进化算法

为了解决进化算法在求解全局优化时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,设计了一个杂交算子,利用种群中最好点与其他点间的关系确定搜索方向,从而快速地找到实值函数的下降方向,一旦算法找到优于种群中最好点的点,利用所构造的两条直线交点的投影对其进行进一步优化,使函数值更迅速地下降.提出了适合杂交算子的初始种群生成方法.设计了一个既能提高收敛速度又能摆脱局部最优的变异算子以增强算法的效果.在此基础上,提出了一个求解全局优化问题的高效进化算法,并从理论上证明了全局收敛性,从数值上验证了有效性.