改进实数编码量子进化算法及其在参数估计中的应用

借鉴量子计算的相关概念和原理, 提出一种改进实数编码量子进化算法(IRCQEA). 算法的核心是依据染色 体的具体形式和目标函数的梯度信息设计互补变异进化染色体, 以实现局部搜索和全局搜索的平衡; 根据算法的进 化过程动态缩小搜索空间, 以加快收敛速度. 对标准数值优化问题的求解结果表明, 该算法具有寻优能力强、搜索精 度高和稳定性好等优点. 以非线性系统参数估计问题为例进行的仿真实验表明, 所提出的算法能够有效提高估计参 数的精度.