雙鏈量子遺傳算法的改進及其在信號去噪中的應(yīng)用.pdf

1、量子遺傳算法作為一種新型的智能優(yōu)化算法已經(jīng)在通信加密、信號處理、人工智能等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。雖然量子遺傳算法的發(fā)展速度十分迅速，但因發(fā)展時間相對較短對其研究仍處于初級階段，在現(xiàn)有量子遺傳算法的設(shè)計中仍存在很多缺陷，如編碼空間大、旋轉(zhuǎn)門轉(zhuǎn)角調(diào)整不合理、無效的量子變異等問題導(dǎo)致現(xiàn)有算法的計算效率慢、精度低、魯棒性差。這些缺陷限制了量子遺傳算法的發(fā)展空間。因此，還要不斷的對量子遺傳算法進行改進，給出一個穩(wěn)定的、可靠的量子遺傳算法的數(shù)學(xué)模型

2、，才能在更多的領(lǐng)域中發(fā)揮量子遺傳算法的優(yōu)越性。
　　針對傳統(tǒng)雙鏈量子遺傳算法的收斂速度慢、搜索精度低、魯棒性差等不足，本文提出一種 F型雙鏈量子遺傳算法(F_DCQGA)，該算法具有搜索密度大、自適應(yīng)更新步長的特點。首先，對編碼空間進行單值映射處理，在保證了量子染色體的適應(yīng)度值與其相位角單調(diào)性一致的前提下，縮小算法的搜索空間，增加搜索密度；其次，在量子更新時引入了自適應(yīng)步長因子，使步長隨目標(biāo)函數(shù)在搜索點處梯度的變化而變化，有效解決

3、了目前傳統(tǒng)尋優(yōu)算法普遍存在的“振蕩”現(xiàn)象所引起的全局最優(yōu)解搜索困難的問題；最后，在染色體變異更新時提出了新的變異門，改善了原來非門變異無法更新量子比特概率幅的缺點。為了驗證F_DCQGA優(yōu)化算法的優(yōu)越性和適應(yīng)性，將其應(yīng)用于小波閾值去噪的閾值和閾值函數(shù)的選擇機制中，通過仿真證明利用F_DCQGA算法的小波閾值去噪具有更好的去噪效果，在信號去噪中可以獲得更小的均方誤差(MSE)和更大的峰值信噪比(PSNR)，同時又保留了大部分高頻信息。表明