【摘 要】
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为提升基本教学优化算法的搜索能力,通过融合量子计算原理,提出了一种量子教学优化算法。该方法采用教师自学和学生向教师学两种学习机制搜索全局最优解。个体采用量子比特编
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61702093)
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为提升基本教学优化算法的搜索能力,通过融合量子计算原理,提出了一种量子教学优化算法。该方法采用教师自学和学生向教师学两种学习机制搜索全局最优解。个体采用量子比特编码,搜索过程在Bloch球面上进行,个体的更新通过量子比特的绕轴旋转实现,然后将其解码为量子比特的Bloch球面坐标。由于该方法将基本教学算法中每维变量的搜索都扩展到Bloch球面进行,可使搜索过程更为精细,从而加强了对解空间的遍历性。不同维度标准函数极值优化的仿真结果表明,此方法的寻优能力不仅超过基本教学优化算法,同时也超过其他经典群智能优化算
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