量子遺傳算法的改進(jìn)及其在火電機組負(fù)荷優(yōu)化分配上的應(yīng)用.pdf

1、量子遺傳算法是將量子計算的概念和理論與遺傳算法的迭代進(jìn)化思想相結(jié)合的一種概率搜索算法。針對量子遺傳算法(QGA)中量子旋轉(zhuǎn)門更新操作復(fù)雜而且耗時長的缺點，本文提出一種改進(jìn)型量子遺傳算法，采用單實數(shù)編碼取代原算法的實數(shù)對編碼，減少內(nèi)存存儲，將染色體的更新由矩陣與向量相乘簡化為步長加減，減小計算量。這些改進(jìn)極大的提高了算法的運行速度，還使算法更為簡潔而易于實現(xiàn)。
　　 在解決帶約束優(yōu)化問題上，本文設(shè)計一種基于量子遺傳算法的量子不確定

2、性理論的檢測旋轉(zhuǎn)門法。此方法通過對非可行域的染色體進(jìn)行重復(fù)測量直至滿足約束條件，使得每個個體都處于可行域，并對這些染色體進(jìn)行檢測旋轉(zhuǎn)門操作，同時對算法的變異部分進(jìn)行了改進(jìn)。經(jīng)測試證明此方法在解決帶約束的優(yōu)化問題上有著良好的優(yōu)化性能。
　　 最后，通過對火電機組負(fù)荷優(yōu)化分配問題的研究，建立問題的數(shù)學(xué)模型，確定問題的約束條件。再使用改進(jìn)型量子遺傳算法和檢測旋轉(zhuǎn)門法對其進(jìn)行優(yōu)化求解，確定優(yōu)化方案以及算法的細(xì)節(jié)部分，并通過實例仿真證明了