基于量子遗传算法的函数寻优算法设计[任务书]

浙江海洋学院毕业论文（设计）任务书姓名张晨专业计算机科学与技术班级A11计算机学号111316114题目基于量子遗传算法的函数寻优算法设计题目来源指导老师提供指导教师谭小球职称副教授任务下达日期2014年11月25日一、主要任务与目标1、任务作为20世纪90年代后期兴起的一种崭新的智能优化算法，量子遗传算法QGA将量子计算的概念引入遗传算法中，将量子的态矢量表达引入到遗传编码，使一条染色体可以表达多个信息态的叠加，同时利用量子旋转门实现染色体的演化，以实现目标解的进化。相比传统遗传算法，量子遗传算法能够在较小的种群规模下，快速的收敛到全局最优解。然而，现在的量子遗传算法也存在如下几方面的不足第一，由于算法是通过概率搜索来获得最优值的，因此会不可避免的产生概率搜索所具有的普遍问题盲目性与随机性，部分个体将不可避免的产生退化，从而会大大降低算法的寻优能力；第二，由于要进行大量的适应度值的计算与个体染色体的进化操作，这些操作大大的增加了算法的计算量，因而影响算法的运行时间，降低了算法的性能；第三，对于量子旋转门的转角方向、大小，一视同仁，没有考虑染色体之间的差异。因此，应加注重量子遗传的种群大小的选择，即进化策略的设计与实施；第四，在算法优化的后期，优化算法可能会处于停滞阶段或进化的速度很缓慢，因此算法容易陷入“早熟收敛”；第五，算法每次进化的方向都是以最优值适应度值的个体。容易陷入局部的最优解；第六，现有的量子遗传算法缺少染色体之间的信息交流，不能充分的使用染色体的进化的特点。针对以上不足，本课题拟在通过几个方面的改进，力求克服传统量子遗传算法的不足之处，在算法的寻优能力及效率上能达到一个好的平衡。2、目标研究传统量子遗传算法的特点的基础上，提出几中改进思想，如将全局交叉、模拟退火思想引入量子遗传操作，克服传统遗传算法仍会限入局部最优、后期进货速度缓慢的问题，并以几个常用的非线性函数的寻优作为衡量标准，比较改进前后的量子遗传算法的优劣，以得出较客观的结论。在此基础上，完成毕业论文的撰写。二、主要内容与基本要求1、主要内容1通过图书馆和网络的资源，尽可能多地查找相关内容，熟练掌握遗传算法、量子遗传算法及各改进途径的相关理论与算法流程；2学习MATLAB等编程工具，使用MATLAB实现相关的优化算法；3完成多方法、多参数的算法运行比较，并以图表方式呈现；4总结算法相关的理论及改进思想，撰写毕业论文2、基本要求1实现遗传算法、传统量子遗传算法的寻优过程，并以多个常用非线性函数为依据比较各算法的优劣；2总结算法理论及流程，撰写语句通顺、思路清晰的毕业论文，并以图表方式呈现实验取得的各种结果，并有明确的结果。三、计划进度第一阶段根据任务要求，查阅文献，全面了解遗传算法、量子遗传算法的工作原理及流程；第二阶段撰写开题报告、文献综述，及翻译两篇外文翻译；设计初步算法改进思想；第二阶段实现传统量子遗传算法及改进改进思想第三阶段对各种改进思想进行总结，从中发现有效改进策略，重点加以实现，并在标准非线性函数基础上进行各类比较；第四阶段调整算法参数，以期发现不同参数作用下的算法效果；第五阶段总结算法思想，撰写毕业论文四、参考资料1HANKHGENETICQUANTUMALGORITHMANDITSAPPLICATIONTOCOMBINATORIALOPTIMIZATIONPROBLEMINIEEEPROCOFTHE2000CONGRESSONEVOLUTIONARYCOMPUTATIONSANDIEGOUSAIEEEPRESSJULY2000135413602MELANIEMITCHELLANINTRODUCTIONTOGENETICALGORITHMSCAMBRIDGE,MATHEMITPRESS,19963HOLLANDJHGENETICALGORITHMSANDCLASSIFIERSYSTEMSFOUNDATIONSANDTHEIRAPPLICATIONC/PROCEEDINGSOFTHESECONDINTERNATIONALCONFERENCEONGENETICALGORITHMSHILLSDALE,NJLAWRENCEERLBAUMASSOCIATES,198782894BENNETTCH,DIVINCENZODY,QUANTUMINFORMATIONANDCOMPUTATIONNATURE,2000404247一2555SHORPWALGORITHMSFORQUANTUMCOMPUTATIONDISCRETELOGARITHMSANDFACTORINGINGOLDWASSERS,EDPROCOFTHE35THANNUALSYMPOSIUMONTHEFOUNDATIONOFCOMPUTERSCIENCES,LOSALAMITOSIEEECOMPUTERSOCIETYPRESS199420一226HANKUKHVUNANDKIMJUNGHWANQUANTUM一INSPIREDEVOLUTIONARYALGORITHMSWITHANEWTERMINATIONCRITERION,GATE,ANDTWOPHASESCHEMETRANSACTIONSONEVOLUTIONARYCOMPUTATION,2004,821561697刘喜梅,郭静改进的量子遗传算法用于函数极值优化J青岛科技大学学报自然科学版2011038陈科美基于模拟退火的量子进化算法J西华大学学报自然科学版,2008069杨俊安，庄镇泉，史亮多宇宙并行量子遗传算法J电子学报，2004,32692392810MICHALEWICZZ,KALIKOWC,ANDKJRAWCZYK,JAMODIFIEDGENETICALGORITHMFOROPTIMALCONTROLPROBLEMSCOMPUTERSANDMATHEMATICALAP