混合量子遗传算法及其性能分析

首先比较了带量子门更新和群体灾变的量子算法(QA)以及加入对量子位的交叉和变异操作的量子遗传算法(QGA);然后结合量子搜索和传统遗传搜索提出了混合量子遗传算法的框架,并给出了基于二进制编码的混合量子遗传算法(BQGA)和基于实数编码的混合量子遗传算法(RQGA).基于典型问题的数值仿真和比较表明,RQGA的性能明显优于其他算法,对参数和初值具有较好的鲁棒性.

混合量子遗传算法及其在VRP中的应用

物流配送车辆路径问题(VRP)是一类典型的NP问题。针对提高寻优能力问题,构造了一种混合量子遗传算法(HQGA),即在传统量子遗传算法(QGA)随机全局搜索的基础上引入一个免疫算子,通过该算子的局部搜索操作实现线路内次序的再优化。给出了该算法的具体实现方法和流程,并用实例进行测试。仿真结果表明混合量子遗传算法的寻优性能优于传统量子遗传算法(QGA)及文献中的其它方法,可以避免出现早熟收敛,是求解车辆路径问题的一种有效的算法。

混合量子遗传算法求解应急系统物资调度问题

研究具有单一应急物资集散中心、利用多辆运输车辆向多处受灾点运送物资的应急系统物资调度问题,建立了相应的数学优化模型,问题目标为最短总运输时间。为了有效求解该问题,深入分析了该类问题的特点,并基于量子进化理论,提出一种结合问题特性的混合量子遗传算法,通过算例对模型和算法进行仿真,取得了较好的试验结果。

基于越库配送车辆调度的混合量子遗传算法(QGA)研究

量子遗传算法(QGA)是将经典的量子理论应用到遗传算法当中,将量子态引入传统比特模型中,一种新型的求解最优问题的算法;越库配送车辆调度是一类经典的组合优化问题,基于量子遗传算法,针对提高物流配送过程中要求的快速和高效的问题,研究了一种混合量子遗传算法的框架,提出了解决传统物流调度中的配送优化方案的新思路,研究了新的量子更新和概率调整的策略,使该方法更加贴合物流配送的实际问题,实验结果显示,采用混合量子遗传算法后的性能明显优于传统的量子遗传算法,取得了更高的最佳适应度,具有良好的应用前景。

基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度

为了提高外贸企业物流配送车辆调度能力,提出基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度算法。构建外贸企业物流配送车辆路径规划的地图网格模型,采用混合量子遗传算法进行外贸企业物流配送车辆调度的信息模拟,构建外贸企业物流配送车辆的移动规则模型,进行外贸企业物流配送车辆调度的路径规划。结合信息素导引方法进行外贸企业物流配送车辆优化调度的自适应控制,构建外贸企业物流配送车辆优化调度的混合量子遗传进化寻优模型,根据混合量子遗传路径约束寻优方法构建外贸企业物流配送车辆优化调度的人工智能算法,实现外贸企业物流配送车辆优化调度和人工智能控制。仿真结果表明,采用该方法进行外贸企业物流配送车辆调度的寻优能力较好,路径规划能力较强,提高了车辆调度效能。

一种新的求解非线性方程组的混合量子遗传算法

针对传统非线性方程组的解法对初始值敏感、收敛性差、精度低等问题,提出一种求解非线性方程组的混合量子遗传算法。该算法综合考虑了量子遗传算法和拟牛顿法的优点,充分发挥了前者的群体搜索和全局收敛性,并有效克服了后者的初始点敏感问题。数值模拟试验表明,该算法具有很高的精确性和收敛性,是求解非线性方程组的一种有效算法。

基于混合量子遗传算法的嵌入式系统软硬件协同综合算法

软硬件协同综合是嵌入式系统设计中的一个重要步骤。综合利用启发式算法和演化类算法的优点提出了一种混合量子遗传算法(HQGA)来解决软硬件协同综合问题,提高了求解质量和搜索效率,降低了计算代价。实验结果表明HQGA对软硬件协同综合问题的有效性:在得到相近结果的条件下,HQGA计算时间较量子遗传算法缩短50%以上;在计算相同代数的条件下,HQGA求解质量较量子遗传算法平均提高10%以上。

基于混合量子遗传算法的随机需求车辆调度问题

在分析集货式动态配送网络中车辆调度问题的基础上,建立基于时间轴的动态车辆调度模型,根据随机需求信息把动态配送问题转换成一系列静态配送问题,并设计量子遗传算法对静态配送问题求解。建立动态车辆调度问题的数学优化模型,设计基于并行节约算法动态插入随机需求信息的混合量子遗传算法,对动态模型进行实时再优化。最后,结合算例对模型和算法进行计算仿真,取得了较好的试验结果。

边缘检测的混合量子遗传算法

本文基于费用函数最小化方法,提出一种混合量子遗传算法用于图像的边缘检测。量子遗传算法是一种基于量子计算的概念和理论的进化算法,它采用量子编码来表征染色体,能够表示出解的线性叠加态,比传统的遗传算法具有更好的群体多样性和全局寻优能力。我们将这一算法和局部搜索算法相结合,用于图像的边缘检测问题,产生了令人满意的检测效果,并对噪声有较好的抑制作用。

混合量子遗传算法在软硬件协同综合中的应用研究

针对多处理器嵌入式系统,结合拟Newton算法,提出了混合量子遗传算法(MQGA)在系统设计中的解决方案,并引入了模拟退火技术。实验结果表明,MQGA能有效解决软硬件划分问题,提高了求解质量和算法的收敛速度,降低了计算代价,保证了算法的自适应性和全局最优性。

基于改进型运行策略的独立微电网容量优化配置

建立独立微电网对于解决离岸岛屿等传统供电不便地区的可靠自主供用电问题具有非常显著的实用性。针对风/光/蓄/柴独立微电网,提出了一种考虑系统净负荷大小的改进型运行控制策略,通过权重法将系统经济性和环保性指标整合并加入可靠性经济惩罚共同作为优化目标,考虑多种约束条件,建立基于改进型运行策略的风/光/蓄/柴独立微电网容量优化配置模型,并采用混合量子遗传算法(HQGA)对我国沿海某岛地区独立微网实施优化配置。结果表明,与采用常规运行策略的配置结果相比,所提运行策略具有正确性和优越性。