基于量子遗传算法的滤波器参数优化

被引：5

作者：

邹益民 ^{[1
]}

汪渤 ^{[2
]}

机构：

[1] 兰州石化职业技术学院电子电气系

[2] 北京理工大学信息技术学院自动控制系

来源：

系统工程与电子技术 | 2009年 / 31卷 / 06期

关键词：

量子遗传算法; 进化算法; 滤波器优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

针对传统模拟滤波器设计对于较为复杂的目标需求往往精度与效率均较差的问题,提出一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的模拟滤波器优化设计方法。量子遗传算法是量子计算理论与进化理论相结合的产物,同传统遗传算法(classical genetic algorithm,CGA)相比具有种群多样性好、收敛速度快和全局寻优能力强的特点。引入QGA算法对滤波器参数进行寻优。通过采用自适应的量子旋转角调整策略并引入量子交叉、变异及群体灾变操作,提高了算法的搜索效率,降低了算法出现早熟的可能性。实例计算表明了算法在该类问题中的有效性和可行性。

引用

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