【摘 要】
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为提高布谷鸟搜索算法的优化能力,从研究布谷鸟算法的实现机制入手,提出一种量子衍生布谷鸟搜索算法.算法中的鸟窝位置采用双链结构的量子比特编码,引入量化正交交叉策略,通
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61170132);黑龙江省自然科学基金资助项目(F2015021)
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为提高布谷鸟搜索算法的优化能力,从研究布谷鸟算法的实现机制入手,提出一种量子衍生布谷鸟搜索算法.算法中的鸟窝位置采用双链结构的量子比特编码,引入量化正交交叉策略,通过子空间分割完成初始种群的解空间均匀分布.根据莱维飞行随机走动控制量子旋转门幅角大小,对发现个体和量子Pauli-Z门变异个体实施量化正交交叉操作,在正交区域中实施局部精细搜索.函数极值优化的仿真结果表明,与标准布谷鸟算法相比,所提算法的寻优能力有明显提高,从而验证了算法的有效性.最后实际应用到泥页岩多矿物组分反演问题中,反演精度提高6个百分点.
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