一种基于粒子群优化方法的改进量子遗传算法及应用

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本文采用粒子群优化(PSO)方法代替量子门来更新量子比特状态,得到一种改进的量子遗传算法(QGA)———PSQGA,并根据QGA自身概率特性,引入了最优解方差函数来评价该算法的稳定性能.利用四种典型连续函数寻优问题和0/1背包问题,分别对PSQGA和改进的使用量子门的量子遗传算法(IQGA)进行了测试;并将它们应用到图像稀疏分解的实例中.结果表明,PSQGA算法的寻优能力及稳定性均优于IQGA,且具有更好的收敛性以及更强的连续空间搜索能力,适合于求解复杂优化问题. In this paper, we use the Particle Swarm Optimization (PSO) instead of quantum gates to update the state of quantum bits, and get an improved Quantum Genetic Algorithm (QGA) --- PSQGA. According to QGA’s own probability characteristics, we introduce the optimal solution variance function The stability of the algorithm is tested by using four typical continuous function optimization problems and the 0/1 knapsack problem.The PSQGA and the improved quantum genetic algorithm (IQGA) using quantum gates are tested respectively, and applied to image sparse decomposition The results show that the PSQGA algorithm is better than IQGA in optimization ability and stability, and has better convergence and stronger continuous space search ability, which is suitable for solving complex optimization problems.
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