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题名基于改进量子遗传算法的连续函数优化研究
被引量:8
- 1
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作者
朱筱蓉
张兴华
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机构
南京工业大学自动化学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第21期5195-5197,5301,共4页
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基金
江苏省教育厅自然科学基金项目(06KJB510040)。
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文摘
针对一般量子遗传算法在求解连续函数优化问题时存在的困难,研究了一种改进的量子遗传算法。该算法采用一种新的量子旋转门——H_ε门对种群进行更新操作,可有效避免算法陷入局部最优解,提高算法的全局寻优能力。将该算法应用于几个典型复杂函数的优化测试结果表明,改进的量子遗传算法在对连续函数进行求解时,综合性能明显优于传统遗传算法和一般量子遗传算法。
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关键词
遗传算法
量子遗传算法
HE门
连续函数
优化
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Keywords
genetic algorithm
quantum genetic algorithm
HE gate
continuous function
optimization
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于小生境遗传算法的多峰函数全局优化研究
被引量:13
- 2
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作者
朱筱蓉
张兴华
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机构
南京工业大学自动化学院
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出处
《南京工业大学学报(自然科学版)》
CAS
2006年第3期39-43,共5页
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基金
江苏省教育厅自然科学基金资助项目(03KJB510041)
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文摘
针对基本遗传算法在求解多峰函数时很难找到全部最优解的问题,研究了基于淘汰相似结构机制的小生境遗传算法。用该算法对两个典型多峰函数求解的测试结果表明,该算法较之基本遗传算法有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。
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关键词
遗传算法
小生境
多峰函数
全局优化
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Keywords
genetic algorithm
niche
multimodal function
global optimization
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种带修复函数的QGA及其在背包问题中的应用
被引量:2
- 3
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作者
朱筱蓉
张兴华
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机构
南京工业大学自动化学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第5期1187-1190,共4页
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基金
江苏省教育厅自然科学基金资助项目(06-KJB-510040)
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文摘
提出了一种带修复函数的量子遗传算法来求解背包问题。该算法采用量子比特概率编码方式构造染色体,由量子旋转门操作实现种群进化。在求解背包问题时,采用修复函数来修正不可行编码。文中给出了该算法的具体实现方法和流程,并用几个典型背包问题实例对其进行测试,结果表明带修复函数的量子遗传算法在求解背包问题时,综合性能优于传统遗传算法。
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关键词
量子遗传算法
背包问题
修复函数
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Keywords
Quantum Genetic Algorithm(QGA)
knapsack question
repair function
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种求解Job-Shop调度问题的量子遗传算法
被引量:1
- 4
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作者
朱筱蓉
张兴华
李纬
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机构
南京工业大学自动化学院
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出处
《机械与电子》
2008年第4期6-10,共5页
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基金
江苏省教育厅自然科学基金项目(06KJB510040)
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文摘
提出了一种基于操作方式进行编码和解码的量子遗传算法,并将其用于求解一种典型的NP-hard组合优化问题即Job-Shop调度问题.该算法采用量子比特方式构造染色体,增加了算法的种群多样性和计算并行性;采用量子旋转门操作实现种群进化,有效地提高了算法的收敛速度.用基准调度问题实例对该算法进行的测试结果表明:该量子遗传算法与改进的遗传算法相比较有更好的优化性能.
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关键词
量子遗传算法
JOB-SHOP调度
组合优化
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Keywords
quantum genetic algorithm
Job- Shop scheduling
combinational optimization
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于量子遗传算法的PID控制器参数自整定
被引量:8
- 5
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作者
张兴华
朱筱蓉
林锦国
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机构
南京工业大学自动化学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第21期218-220,241,共4页
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基金
江苏省高校自然科学研究计划资助项目(No.06KJB510040)。
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文摘
提出了一种基于量子遗传算法(QGA)的PID控制器参数整定方法。首先定义一个包含表示系统超调量、上升时间和稳态误差指标项的适应度函数,并根据实际系统的性能要求对指标项进行适当加权。之后采用具有量子比特个体表示形式和量子旋转门实现种群进化的量子遗传算法,对PID进行多目标寻优,从而实现PID参数的自动整定。仿真结果表明,该方法优化得到PID控制器的综合性能优于常规方法和一般遗传算法得到的PID控制器。
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关键词
量子遗传算法
PID控制器
多目标优化
参数整定
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Keywords
quantum genetic algorithms
PID controller
multi-objective optimization
parameter tuning
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分类号
TP273.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于自适应遗传算法的多目标PID优化设计
被引量:8
- 6
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作者
张兴华
朱筱蓉
林锦国
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机构
南京工业大学自动化学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2006年第5期744-746,790,共4页
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基金
江苏省高校自然科学研究计划基金资助课题(03KJB510041)
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文摘
提出一种基于自适应遗传算法的多目标PID优化设计方法。采用染色体实数编码和具有自适应交叉概率和变异概率的遗传算法对PID参数寻优,有效地提高了遗传算法的全局搜索能力和收敛速度。通过在适应度函数中引入表示超调量、上升时间和稳态误差的指标项,并对指标项适当加权,可使优化后的PID调节器的综合性能达到满意程度。仿真结果表明,该PID调节器的性能优于常规方法获得的PID调节器。
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关键词
自适应遗传算法
PID调节器
多目标优化
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Keywords
adaptive genetic algorithm
PID regulator
multi-objective optimization
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于改进遗传算法的PID调节器多目标优化设计
被引量:4
- 7
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作者
张兴华
朱筱蓉
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机构
南京工业大学自动化学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第28期208-210,共3页
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基金
江苏省教育厅自然科学基金资助项目(编号:03KJB510041)
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文摘
文章提出了一种基于改进的遗传算法(IGA)的PID调节器的优化设计方法。采用一种新的多染色体交叉操作和复合式变异操作,有效地提高了遗传算法的全局搜索能力和收敛速度。将IGA用于PID调节器的多目标优化设计,可现实PID调节器参数的最优整定。仿真结果证实了该方法的有效性。
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关键词
改进的遗传算法
PID
多目标优化
参数整定
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Keywords
Improved genetic algorithms,PID,Multi-objective optimization,parameter tuning
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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