PAGE\*MERGEFORMAT28毕业论文（设计）题目：基于量子遗传算法的函数寻优算法设计学院：数理与信息学院学生姓名：专业：计算机科学与技术班级：指导教师：起止日期：2014年11月16日至2015年6月12日2015年5月13日浙江海洋学院毕业论文PAGEII基于量子遗传算法的函数寻优算法设计摘要量子遗传算法(QGA)是20世纪90年代后期兴起的一种崭新的遗传进化算法。该算法主要是将量子计算的概念引入其中，将量子的态矢量表达引入了遗传编码，使一条染色体可以表达多个信息态的叠加，同时利用量子旋转门实现染色体的演化，实现了目标解的进化。相比传统遗传算法，量子遗传算法能够在较小的种群规模下，快速的收敛到全局最优解。本文首先介绍了量子遗传算法的基本原理与算法结构，然后对量子遗传算法提出疑问。虽然量子遗传算法的优化性能大大优于传统遗传算法，但是，对于一些多峰函数的优化问题，该类算法依旧容易陷入“局部最优”。在实际的应用中有很多优化问题都是多变量的连续优化问题，现有的量子遗传算法不能有效的解决这些问题。针对量子遗传算法容易陷入局部最优和未成熟收敛的缺陷，我们提出了一种新的优化算法——含有退火操作的量子遗传算法，该优化算法能够以可变的概率选择性地接受恶化的优化函数解，使种群解集的进化方向改变，不在依靠当前解进行遗传演化。从而使算法不易“早熟收敛”。而且在该算法中加入了全干扰的量子交叉操作，使各染色体能进行遗传信息的交换，使种群染色体更具有代表性。最后根据改进后的方案，对改进的量子遗传算法进行了数值仿真。有效地证明了改进算法在函数寻优方面的优越性。【关键词】量子遗传算法，量子编码，退火思想，量子交叉，函数寻优浙江海洋学院毕业论文DiscoveryofFunctionExtremeValueBasedonQuantumGeneticAlgorithmAbstractQuantumgeneticalgorithm(QGA)wasoriginatedinthelate1990sasanewgeneticevolutionalgorithm,whichintroducestheconceptofquantumcomputationintogeneticalgorithm,i.e.,introducingquantumstatevectorexpressionofthegeneticcodesothatachromosomecanexpressthesuperpositionofmultiplekindsofinformation.Moreover,theevolutionofthechromosomebyusingquantumrevolvingdoor,realizethegoalofevolution.Comparedwiththetraditionalgeneticalgorithm,Thequantumgeneticalgorithmcansrapidlyconvergencetotheglobaloptimalsolutionunderthesmallerpopulationsize.Thispaperfirstintroducesthebasicprincipleofquantumgeneticalgorithmandalgorithmstructure.Andthenthedefectsexistinginthecurrentquantumgeneticalgorithmisproposed.Althoughquantumgeneticalgorithmtooptimizeperformancegreatlysuperiortothetraditionalgeneticalgorithm.Especiallyformultimodalfunctionoptimizationproblems,QGAalsohasthetendencytofallintolocaloptimum.Asformanymultivariatecontinuousoptimizationproblemsinactualapplication,theexistingQGAcannotsolvetheseproblemseffectively.SinceQGAmaybetrappedinlocaloptimumandthedefectofprematureconvergence,weproposedanewalgorithm,QuantumGeneticAlgorithmwithAnnealingOperation(QGAAO).Thealgorithmcanselectiv