改進(jìn)的量子遺傳算法及應(yīng)用研究.pdf

1、量子信息科學(xué)是信息科學(xué)與量子力學(xué)結(jié)合的一門新興交叉科學(xué)。量子信息科學(xué)采用量子比特來(lái)表示量子態(tài)。遺傳算法是模仿生物自然選擇和遺傳機(jī)理，構(gòu)造一種隨機(jī)化搜索的人工智能算法。量子遺傳算法是遺傳算法與量子理論相結(jié)合的產(chǎn)物。量子遺傳算法在對(duì)許多具體問(wèn)題的求解過(guò)程中，不需要問(wèn)題特性的先驗(yàn)知識(shí)，僅僅依靠所求問(wèn)題的適應(yīng)度函數(shù)信息，同時(shí)不受所求問(wèn)題搜索空間的可導(dǎo)性、連續(xù)性等限制條件的約束。量子遺傳算法是采用量子旋轉(zhuǎn)門來(lái)實(shí)現(xiàn)算法的進(jìn)化。
　　 量子遺

2、傳算法已被廣泛應(yīng)用在函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題以及組合優(yōu)化問(wèn)題上，但是由于在具體問(wèn)題中，函數(shù)復(fù)雜，多樣，有的容易收斂，有的難以收斂。量子遺傳算法依然存在很多問(wèn)題。最為突出的問(wèn)題主要表現(xiàn)在：算法易陷入早熟，且難以脫離局部最優(yōu)解等方面。只能通過(guò)增強(qiáng)算法的局部搜索能力以及全局搜索能力來(lái)解決。
　　 本文首先對(duì)染色體編碼空間、量子旋轉(zhuǎn)門、變異算子、局部搜索的基本原理及搜索性能進(jìn)行了分析和對(duì)比。在此基礎(chǔ)上，將編碼空間的動(dòng)態(tài)調(diào)整，量子旋轉(zhuǎn)門角度的動(dòng)態(tài)調(diào)整

3、，Pauli組合變異算子，局部搜索算子應(yīng)用到量子遺傳算法中，設(shè)計(jì)出了一種改進(jìn)的量子遺傳算法。該算法在進(jìn)化過(guò)程中，能根據(jù)所求問(wèn)題精度動(dòng)態(tài)確定量子染色體基因長(zhǎng)度的編碼方法，該編碼方法考慮了計(jì)算解的精度和搜索效率的一種平衡關(guān)系。動(dòng)態(tài)調(diào)整變搜索步長(zhǎng)，從而盡量保證算法在進(jìn)化中有較強(qiáng)的搜索效率。通過(guò)對(duì)量子變異操作的組合增強(qiáng)種群的多樣性，確保算法在合理的計(jì)算代價(jià)內(nèi)有潛能搜索到高精度的解。理論分析和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明：本文算法在求解連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，與傳統(tǒng)

4、量子遺傳算法相比，在求解精度和穩(wěn)定性等方面有了較大的改進(jìn)?；诟怕收摾碚摚C明了該算法的收斂性。
　　 調(diào)心滾子軸承是傳統(tǒng)軸承中的一種，是指在有兩條滾道的內(nèi)圈和滾道為球面的外圈之間組裝鼓形滾子的軸承。調(diào)心滾子軸承的優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題是指如何去設(shè)計(jì)調(diào)心滾子軸承的尺寸大小而使軸承能夠承受最大的徑向載荷和軸向載荷。本文采用量子遺傳算法對(duì)不同的調(diào)心滾子軸承型號(hào)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，并且通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法在調(diào)心滾子軸承優(yōu)化設(shè)計(jì)中的可行性和有效性，實(shí)驗(yàn)