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求解多目标数值优化问题的量子演化算法

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:1
摘 要:为提高多目标数值优化问题解的收敛速度并保持解的多样性,基于多目标优化和量子计算原理,提出了一种量子演化算法.首先,根据多目标优化特点,使用多目标密度比较算子对量子种群进行排序和筛选;然后,应用非均匀变
  • 【题 名】求解多目标数值优化问题的量子演化算法
  • 【作 者】杨春 邓飞其 杨海东
  • 【机 构】华南理工大学自动化科学与工程学院 广东广州510640
  • 【刊 名】《华南理工大学学报:自然科学版》2009年 第1期 79-85页 共7页
  • 【关键词】数值优化 演化算法 实值编码 非均匀变异 平方脉冲
  • 【文 摘】为提高多目标数值优化问题解的收敛速度并保持解的多样性,基于多目标优化和量子计算原理,提出了一种量子演化算法.首先,根据多目标优化特点,使用多目标密度比较算子对量子种群进行排序和筛选;然后,应用非均匀变异算子对观测种群进行变异以保持解的收敛性并提高局部搜索的能力;最后,使用多样性保持算子对观测种群进行删减以保持解的多样性.实验结果表明,与NSGA-Ⅱ算法相比,文中算法具有更高的收敛速度和更好的种群多样性.
 
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  • (1) 数值优化,演化算法,实值编码,非均匀变异,平方脉冲
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