引入逆学习的量子自适应禁忌搜索算法

作     者：钱洁 郑建国 QIAN Jie;ZHENG Jian-guo

作者机构：湖北汽车工业学院信息系湖北十堰442002 华大学智能系统研究中心上海200051 

基　　金：国家自然科学基金(No.70971020) 湖北省教育厅科研重点项目(No.D20131804) 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2013年第41卷第6期

页      码：1069-1075页

摘      要：为增强量子进化算法的局部优化能力,结合禁忌搜索思想,提出一种具有逆学习机制的量子自适应禁忌搜索算法.算法采用一种量子自适应邻域映射机制,且禁忌表的禁忌长度可随量子态动态调整,这些策略较好的解决了集中性和多样性搜索的矛盾.另外,算法增加了一种能使个体尽快摆脱劣势区域的逆学习量子更新模式.设计的算法能较好的平衡全局和局部搜索,能有效避免量子过快陷入局部极值.通过实验表明提出的算法具有更好的局部搜索能力.

主 题 词：量子进化算法 自适应 禁忌搜索 函数优化 组合优化 

学科分类：0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.0372-2112.2013.06.005

馆 藏 号：203740446...