基于改进量子遗传算法的励磁控制系统PI参数优化

摘要

针对传统的量子遗传算法(QGA)需要根据具体的问题选择合适的量子旋转门来更新量子比特的状态,提出了一种无需量子门、通用的、与问题无关的改进量子遗传算法(IQGA).在采用实数编码的量子遗传算法的基础上,结合粒子群优化算法更新量子比特的状态,代替了传统量子遗传算法用量子门更新量子比特,避免了传统量子遗传算法复杂二进制编码和解码过程,增强了量子遗传算法的使用范围.最后,将提出的IQGA应用到某水电站励磁控制系统的PI参数优化,与遗传算法(GA)、QGA进行了仿真对比分析,结果表明IQGA鲁棒性最强,算法运行时间比传统量子遗传算法时间大约缩短了8s,优化所得的PI参数用于励磁控制系统的性能最佳.