一种改进的动态量子遗传算法

传统量子旋转门无法实现收敛速度和精度的统一,文章提出了一种改进的量子旋转门调整方案,并引入限幅修正算子,使量子遗传算法具有更好的全局寻优能力.借鉴生物进化规律,进化计算开始时根据个体适应度与最佳适应度的比值自适应选择旋转角进行全局搜索,使最优解迅速趋近于全局最优.当进化停滞后,选择一个小的旋转角进行局部搜索.调整过程中对概率幅进行限幅修正,算法有更大的概率找到全局最优解.典型连续多峰函数实验结果表明,与现有的量子旋转门调整方法相比,采用本文方法的量子遗传算法在收敛速度和逼近精度上都有很大提高,验证了算法的有效性.