量子进化算法的改进及其应用研究

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量子进化算法(QEA)是一种新型的基于量子理论的概率进化算法,是量子计算与进化计算理论相结合的产物.量子态的叠加、纠缠以及相干等性质使得量子进化算法得到广泛研究和应用.本文针对基本量子进化算法易产生退化和忽略先验知识等缺点,借鉴基本粒子群算法速度的更新方式,结合群智能的概念提出了量子群进化算法(QSEA).用基准测试函数对量子群进化算法进行了测试,与其他算法在相应指标性能的对比表明该算法有较快的收敛速度和较高的收敛精度. 量子群进化算法的应用,选择重油热解模型参数估计问题作为研究对象.建立了重油热解问题的数学模型,对模型的参数进行了估计,得到了合理的参数设置.量子群进化算法的试验结果与粒子群算法和遗传算法进行了比较,其计算值与实际值最为接近,量子群进化算法能有效地求解重油热解模型参数估计问题.
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