混合量子进化算法及其应用

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1、混合量子进化算法及其应用俞洋，殷志锋田亚菲(江苏技术师范学院电气信息工程学院，江苏常州213001)(兰州大学信息科学与工程学院，兰州730000)E-mail-yuyang03@st．1zu．edu．cn摘要文章将量子进化算法(QEA)和粒子群算法(PS0)互相结合，提出了两种混合量子进化算法。第一种算法叫做嵌入式粒子群量子进化算法，其主要思想是将简化的PSO进化方程嵌入QEA的进化操作中，简化了QEA算法的结构，增强了QEA跳出局部极值的能力。第二种算法叫做量子二进制粒子群算法，其主要思想是将QEA中的量子染色体的概念引入二进制粒子群算法(BPSO)，提高了BPSO算法保持种群多样性的能力

2、和运算速度。通过对0-1背包问题和多用户检测问题的求解表明．新的算法不仅操作更简单，而且全局搜索能力有了显著的提高。关键词量子进化算法粒子群优化算法混合进化算法文章编号1002—8331(2006)28—0072—05文献标识码A中图分类号TP18；rP3O1．6HybridQuantumEvolutionaryAlgorithmsanditsApplicationYUYang·YINZhi-fengTIANYa—fei(DepartmentofElectricalandInformationEngineering，JiangsuTeachersUniversityofTechnology，C

3、hangzhou，Jiangsu213001)(SchoolofInformationScienceandEngineering，LanzhouUniversity，Lanzhou730000)Abatract：Inspiredbytheideaofhybridoptimizationalgorithms，thispaperproposestwohybridQuantumEvolutionaryAlgorithms(QEA)basedoncombiningQEAwithParticleSwarm0ptimization(Ps0)．Themainideaofthefirstmethodcalle

4、dPSEQEAistoembedtheevolutionaryequationofPSOinQEA；whilethemainideaofthesecondmethodcalledQBPSOistoapplythequantumchromosomesofQEAtobinaryPSO(BPSO)．Theexperimentresultsoftheknapsackproblemandmultiuserdetectionproblemshowthatthebothoftheproposedmethodsnotonlyhavesimpleralgorithmstructure，butalsoperfor

5、mbetterthanconventionalQEAandBPSOintermsofabilityofglobaloptimum、Keywords：QuantumEvolutionaryAlgorithm，ParticleSwarmOptimization，hybrid，evolutionaryalgorithm1引言够更有效的解决实际的优化问题．探索新的量子进化算法是非量子计算以其强大的计算能力已经成为当今时代的前沿常必要的。科学之一。它给我们展示的量子信息处理的诱人前景，不仅促粒子群优化算法(PSO)是一种基于群集智能的进化计算使我们研究新的量子算法，同时也启发我们从量子计算的机制方法1。

6、与遗传算法相比，粒子群算法运算速度快，易于实现，而重新研究一些传统算法。将量子计算与进化计算结合的尝试起算法的性能却可以和遗传算法相媲美，近年来已经被广泛应用始于2O世纪9O年代后期。文献f1]将量子多宇宙的概念引入遗于工程和科学研究的各个领域。粒子群算法有两种基本模型：传算法，提出了量子衍生遗传算法(QIGA)。从算法机理上看，实数编码的粒子群算法和离散二进制编码的粒子群算法(BP．它与一种隔离小生境的遗传算法很相似。文献f21基于量子计算S0)。实数编码的粒子群算法用于解决连续优化问题，而二进的概念和原则提出了一种遗传量子算法(GQA)，与传统进化算制粒子群算法主要用于解决离散优化问题。同

7、其他优化算法一法相比，它最大的优点是具有更好的保持种群多样性的能力。样．粒子群算法也有自己的缺点：它在进化后期速度会明显变文献【3】在文献【2】的基础上，引入了种群迁移机制，并把算法更慢．容易陷入局部最优点。为了克服这些缺点，很多学者提出了名为量子进化算法(QEA)。文献f4】提出了一种量子进化策略许多改进算法．但是这些改进算法大部分是针对实数编码的(QES)，与GQA不同的是它引入了量子交叉的概