雙鏈量子遺傳算法的改進(jìn)及其在信號(hào)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(hào)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(shí)間相對(duì)較短對(duì)其研究仍處于初級(jí)階段，在現(xiàn)有量子遺傳算法的設(shè)計(jì)中仍存在很多缺陷，如編碼空間大、旋轉(zhuǎn)門(mén)轉(zhuǎn)角調(diào)整不合理、無(wú)效的量子變異等問(wèn)題導(dǎo)致現(xiàn)有算法的計(jì)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(duì)量子遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)，給出一個(gè)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(duì)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(zhǎng)的特點(diǎn)。首先，對(duì)編碼空間進(jìn)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(shí)引入了自適應(yīng)步長(zhǎng)因子，使步長(zhǎng)隨目標(biāo)函數(shù)在搜索點(diǎn)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(wèn)題；最后，在染色體變異更新時(shí)提出了新的變異門(mén)，改善了原來(lái)非門(mén)變異無(wú)法更新量子比特概率幅的缺點(diǎn)。為了驗(yàn)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(jī)制中，通過(guò)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(hào)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(shí)又保留了大部分高頻信息。表明