基于改进量子头脑风暴算法的UAV三维航迹规划

针对复杂环境中的无人飞行器航迹规划问题，提出了一种基于改进量子头脑风暴优化(QBSO)算法的UAV三维航迹规划方法．在进化前期，两个种群独立进化，从而提升算法的全局搜索能力．在进化后期，对每个种群中的个体进行排序，每个种群中较优的(排名前50%)个体形成一个新种群，该新种群按照QBSO的进化机制继续进行进化，从而加快算法收敛速度．此外，为进一步提升算法的全局搜索能力，提出了一种改进的待变异个体产生方式．实验结果表明：与基本BSO、QBSO、改进BSO及全局最优BSO算法相比，改进QBSO算法在解决航迹规划问题上具有更高的全局搜索能力、收敛精度和更强的稳定性．     

量子进化算法在机器人联盟问题中的应用

量子进化算法是一种新的基于量子计算的概率搜素算法,它采用量子比特来编码染色体,采用量子门对种群进行更新进化,具有较快的收敛速度和良好的全局寻优能力。机器人联盟问题是一个复杂的组合优化问题,本文运用量子进化算法对该问题进行算法设计与应用研究,设计了一种量子变异算子,并对算法参数进行了研究。仿真实验结果验证了量子进化算法的可行性与有效性。     

用QCEA优化的RBF神经网络及其在股市预测的应用

采用量子克隆进化算法(QCEA)对径向基函数(RBF)神经网络的参数进行优化学习,并通过对不同样本容量和量子旋转角的实验,将量子克隆进化算法优化的径向基函数神经网络应用于上证指数的预测分析中.仿真实验表明:经量子克隆进化算法优化的径向基函数神经网络将全局搜索和局部寻优有机地结合起来,收敛速度快、种群多样性好,并可有效抑...     

基于学习的并行免疫量子进化算法及收敛性

提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙间采用基于学习机制的移民、模拟量子纠缠的种群交叉等信息交互方式,使得进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

基于种群协同进化算法的固定极性动态逻辑电路功耗优化

基于电路的动态逻辑实现形式,建立了固定极性XNOR/OR电路低功耗极性优化问题的数学模型;针对传统遗传算法(TGA)和量子算法(TQA)的优势和不足,借鉴合作型协同进化思想,提出了种群协同进化算法(PCEA).该算法包含主体种群和小规模的量子比特种群,采取两种群并行进化、统一评估和主体种群择优重组的进化策略.主体种群采...     

基于完全互补码与量子进化算法的数字水印方案

提出了一种基于完全互补码(CCC)和量子进化算法(QEA)相结合的数字水印方案,该方案在借鉴量子理论保证收敛较快的同时兼顾了种群多样性,从而克服早熟的发生.经实验结果验证可知:该方案具有快速、灵敏、健壮性以及计算复杂度低等优点,同时在收敛性和种群多样性之间求得平衡,达到了全局优化的效果.     

基于量子的免疫进化算法及收敛性

分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力。在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

基于多邻域策略重心反向学习的差分进化算法

针对标准差分进化(DE)算法探索能力差、难以逃出局部最优的问题,提出一种基于多邻域策略和邻域重心反向学习的差分进化算法(MCOBDE)。该算法根据当前进化状态动态地选择不同的邻域策略:在算法前期大概率选择局部邻域策略,其采用的环形邻域结构有利于探索种群空间;在算法后期大概率选择全局邻域策略,其采用的星形邻域结构能加快算法收敛。同时在不同的邻域结构下辅以重心反向学习,能进一步扩大搜索范围,避免陷入局部最优。通过与其他DE算法针对15个CEC2015测试函数在低维和高维情况下的实验对比,证明本文算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,能有效克服探索能力差、早熟收敛的缺点。     

基于量子行为的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法易陷入局部极值、收敛速度慢的不足,提出一种具有量子行为的花朵授粉算法.该算法通过引入量子系统的态叠加特性,用波函数描述种群个体的位置,利用势肼场使种群个体以一定的概率密度在可行空间任何区域进行搜索,并且利用种群的平均最优位置使种群间存在等待效应,提高种群的协同工作能力,从而使算法能有效地避免陷入局部最优,增强全局寻优能力,提高收敛速度.通过8个CEC2005benchmark测试函数进行测试比较和3个数值积分的求解,并对结果进行分析,仿真结果表明,改进算法的全局寻优能力明显优于基本的花朵授粉算法、差分进化算法和蝙蝠算法等,其收敛精度、收敛速度和鲁棒性均比对比算法有较大提高.     

量子统计力学演化算法

将进化理论和量子统计力学理论相结合, 提出一种新的量子统计力学演化算法. 将整个遗传系统作为一个量子统计系统, 并借鉴量子信息论中量子比特的叠加性, 采用量子编码表征染色体, 使系统中的量子能够表示多种线性叠加状态. 算法类比量子统计力学中的相关概念, 定义了量子系统的能量和熵, 并利用量子系统中能量和熵竞争的模式系统地协调进化理论中选择压力和种群多样性间的冲突, 使算法在提高选择压力和维持种群多样性之间保持了适当的平衡, 可以快速的收敛到全局最优解. 实验结果表明, 该算法有较高的执行效率和求解能力.     

NIQGA改进及基于可变角距离的新型量子进化算法

为了提高量子进化算法的执行效率,在NIQGA算法基础上,通过改进△θi和S(αi,βi)参数表提出了一种改进算法INIQGA.又通过引入量子比特间角距离定义,提出了一种基于可变角距离旋转的量子进化算法QEA-VAR,该算法采用旋转门操作进行种群进化时,依据当前染色体中量子比特|φ〉i与最优解对应基态| 0〉或| 1〉的...     

混合量子进化算法及其在多用户检测中的应用

将量子进化算法(QEA)和粒子群算法(PSO)互相结合,提出了两种混合量子进化算法.通过对多用户检测问题的求解表明,新的算法不仅操作更简单,而且全局搜索能力有了显著的提高.     

受限空间细水雾作用下烟气温度变化规律研究

利用热电偶测量细水雾作用下烟气层不同高度温度,研究雾滴粒径、雾通量和喷头与火源的水平距离等因素对平均细水雾降温速率（V）的影响规律．揭示了细水雾抑制火灾烟气温度的主导机理．利用实验数据推导V与雾通量之间的数学关系,建立V空间分布的三维数学模型,为细水雾技术用于火灾烟气抑制提供理论基础和必要的设计参数．     

Quantum-inspired evolutionary tuning of SVM parameters

The most commonly used parameters selection method for support vector machines （SVM） is cross-validation, which needs a long- time complicated calculation. In this paper, a novel regularization parameter and a kernel parameter tuning approach of SVM are presented based on quantum-inspired evolutionary algorithm （QEA）. QEA with quantum chromosome and quantum mutation has better global search capacity. The parameters of least squares support vector machines （LS-SVM） can be adjusted using quantum-inspired evo- lutionary optimization. Classification and function estimation are studied using LS-SVM with wavelet kernel and Gaussian kernel. The simulation results show that the proposed approach can effectively tune the parameters of LS-SVM, and the improved LS-SVM with wavelet kernel can provide better precision.     

基于量子进化算法的演化ANFIS模型及其应用

利用量子进化算法对自适应模糊推理系统进行建模,从而利用自适应模糊推理系统和量子进化算法的两方面的优点来对种群结构进行优化,从而达到优化整个模糊推理系统的目的。通过仿真实例,将结合量子进化算法与自适应模糊推理系统分别应用于单输入单输出的模糊系统、多输入单输出模糊系统和多峰非线性模糊推理系统中,通过训练数据和测试数据得出性能的寻优跟踪路径及误差曲线进行比较。实验数据对比表明,ANFIS的缺点是精度低,GA-ANFIS的缺点是训练时间过长,而QEA-ANFIS主要摒弃了ANFIS训练的精确度上述两个系统的明显缺陷,既提高了精度又缩短了训练时间。     

基于量子粒子群算法的物流配送中心选址

在物流系统网络中,物流配送中心地址的优化选择不但能够高效及时地完成物资的配送,而且能使得配送成本和仓储成本等运营成本最小化,显著提高物流管理的效率和能力。针对物流配送中心选址最优解的问题,通常采用经典粒子群算法解决,但其有易早熟收敛和仅能得到局部最优解的缺陷。为了克服此缺点,将量子进化算法融入经典粒子群算法中,采用量子理论中独有的叠加态和概率幅特性,粒子最优位置的搜寻采用量子自旋门完成,粒子位置的多样性变异采用量子非门完成,以免出现局部最优解和早熟收敛缺陷。实验结果表明,与经典粒子群算法相比,量子粒子群算法在最优解的搜寻能力和优化效率方面更具有优势,能够优化配送中心的地址选取,从而减少物流运营的总成本,提高物流配送的效率,优化物流管理系统。     

WRAN中基于量子进化的频谱分配

针对认知无线网络中已有的频谱分配方案多数集中于较广义范围的问题, 设计一种基于量子进化的优化方案, 解决了无线区域网络的频谱分配问题. 在量子进化算法中, 构造一种改进的量子旋转门算子, 可自适应地计算量子相位的旋转角度, 避免进化算法陷入局部最优. 仿真实验结果表明, 该算法可获得更高的收益, 满足WRAN
网络的频谱分配需求.     

基于图像阈值分割的改进蜂群算法

为快速准确地将图像背景与目标进行有效分割, 提出了一种基于图像阈值分割的量子改进蜂群算法(IABCQ: Improved Artificial Bee Colony Algorithm Based on Quantum)。该算法将量子比特概率幅的正弦分量引入到蜂群算法的编码中, 通过调整相位角更新量子比特概率幅, 使蜂群算法中引领蜂向当前最优蜜源的方向移动, 避免算法搜索的盲目性; 借鉴量子运算中非门操作将个体的正弦和余弦分量互换, 使跟随蜂的蜜源进行互补更新;应用蜂群算法更新个数的限制, 避免了局部优解和不动点引起的个体不更新问题。通过不同类型图像和算法之间的比较表明, 该改进蜂群算法应用到图像阈值分割中的收敛时间减少了20%左右, 同时也表现出良好的稳定性和抗噪声能力。
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量子遗传算法在目标分配上的应用

量子遗传算法是量子计算和遗传算法相结合的产物,量子遗传算法将量子比特和量子门表示引入到遗传算法中,具有比遗传算法更好的搜索效率和收敛性.目标分配问题是一种典型的NP难问题,传统的方法在求解此问题时很容易陷入局部最优.本文利用量子遗传算有效地解决了目标分配最优化的问题,数值模拟表明量子遗传算法在该类问题中具有效性和可行性.     

量子可逆电路综合的启发式快速匹配算法

提出了基于Reed-Muller展开式,使用CNT量子门库,以量子门表达式为启发式规则进行前向模式匹配的量子可逆逻辑电路快速综合算法.与通常所用的穷尽搜索算法相比,该算法利用量子门表达式作为启发式规则进行匹配代换,避免盲目匹配,有效降低了匹配复杂度,减少匹配代换的数量.同时该算法不会出现穷尽搜索中因不能找到有效解而进行回溯的现象,能以较小的时间空间复杂度生成最优或近似最优的量子可逆电路,特别在多量子可逆逻辑电路综合上,能够表现出更好的性能.