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1. 基于Bloch球面坐标的量子粒子群算法

陈义雄梁昔明黄亚飞

计算机应用 2013, 33 (02): 316-322. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00316

摘要（1068）

PDF （545KB）（381）

为了提高粒子群优化(PSO)算法的优化效率，结合量子理论提出一种基于Bloch球面坐标的量子粒子群优化算法。在Bloch球面坐标下，粒子自动更新旋转角大小和粒子位置，不需将旋转角以查询表的形式设定(或设定为区间上的固定值)，弥补了Bloch球面坐标下量子进化算法和量子遗传算法的不足，算法更具有普遍性;用量子Hadamard门实现粒子的变异，增强了种群的多样性，促使粒子跳出局部极值点。对典型函数优化问题的仿真结果表明，提出的算法稳定性强，精度高，收敛速度快，具有一定的实用价值。

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2. 求解全局优化问题的正交协方差矩阵自适应进化策略算法

黄亚飞梁昔明陈义雄

计算机应用 2012, 32 (04): 981-985. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00981

摘要（1061）

PDF （767KB）（707）

针对协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)求解高维多模态函数时存在早熟收敛及求解精度不高的缺陷, 提出一种融合量化正交设计(OD/Q)思想的正交CMAES算法。首先利用小种群的CMAES进行快速搜索, 当算法陷入局部极值时, 依据当前最好解的位置动态选取基向量, 接着利用OD/Q构造的试验向量探测包括极值附近区域在内的整个搜索空间, 从而引导算法跳出局部最优。通过对6个高维多模态标准函数进行测试并与其他算法相比较, 其结果表明, 正交CMAES算法具有更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优性能。

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