量子克隆算法的優(yōu)化及其應(yīng)用研究.pdf

1、以模仿自然與生物機(jī)理為特征的智能優(yōu)化算法，能夠解決傳統(tǒng)優(yōu)化方法難以處理的問題，從而成為研究熱點。智能優(yōu)化算法一般都是建立在生物智能或物理現(xiàn)象基礎(chǔ)上的隨機(jī)搜索算法，這類新算法一般不要求目標(biāo)函數(shù)和約束的連續(xù)性與凸性，甚至有時連有沒有解析表達(dá)式都不作要求，對計算中數(shù)據(jù)的不確定性也有很強(qiáng)的適應(yīng)能力。量子克隆算法是將量子計算與克隆選擇算法相結(jié)合的一種新的智能優(yōu)化算法，具有重要的研究價值和實用價值。
　　 在量子克隆算法中，通過量子旋轉(zhuǎn)門實

2、現(xiàn)量子變異，雖然能有效增強(qiáng)群體的多樣性，但實現(xiàn)起來比較復(fù)雜，而且將顯著增加算法的時間復(fù)雜度。另外，量子克隆算法在進(jìn)化后期，由于基因結(jié)構(gòu)相同或類似的個體充斥整個種群，這樣將容易導(dǎo)致算法陷入局部最優(yōu)。量子克隆算法的克隆選擇操作只是將適應(yīng)度值高的個體進(jìn)行保留，選擇操作的目的應(yīng)該是將生存度高的個體直接保留到下一代。針對上述問題，全文的主要研究內(nèi)容如下:
　　 首先，分析了國內(nèi)外量子克隆算法的發(fā)展歷程和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，并且詳細(xì)分析了量子克

3、隆算法的設(shè)計理念和基礎(chǔ)概念，重點分析了量子克隆算法的基本框架和常見的算法操作算子。
　　 然后，針對量子克隆算法的量子變異操作存在的缺點，提出了一種改進(jìn)的量子克隆算法，并將該算法成功應(yīng)用到函數(shù)優(yōu)化問題中。仿真結(jié)果表明，本文所設(shè)計的改進(jìn)量子克隆算法具有較快的全局收斂速度和較強(qiáng)的搜索能力，能有效地克服和避免遺傳算法的早熟收斂現(xiàn)象。
　　 最后，針對量子克隆算法的克隆選擇操作存在的缺點，提出了一種新的量子克隆算法，并將該算法成