求解多目标数值优化问题的量子演化算法

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.

关键词：数值优化、演化算法、实值编码、非均匀变异、平方脉冲

所属期刊栏目：37

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：中国博士后科学基金资助项目20060400752;广东省关键领域重点突破项目HT2004-0006;华南理工大学自然科学基金资助项目B08E5060520

在线出版日期：2009-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：79-85