一种量子模拟退火算法

为扩展量子智能算法的研究领域,根据模拟退火算法的思想,提出量子模拟退火算法(QSA).定义了量子染色体相位邻域空间,缩小了算法搜索范围;引入信息熵的概念,避免了搜索的盲目性;给出一个量子的旋转角增量的表达式,简化了计算过程;采用Boltzmann概率分布原则接受新解,提高了算法的搜索性能;同时增加了量子变异操作和量子随机行为,可以防止算法早熟现象.研究结果表明:该算法具有较强的全局收敛性和搜索能力.     

基于量子退火算法的配电网故障定位

由于分布式电源在配电网的高渗透给有源配电网的保护技术和策略带来了挑战,致使传统方法在故障诊断中稍显逊色。针对此现状本文提出基于量子隧穿效应的量子退火算法实现故障诊断,并通过对量子退火算法进行优化以改善其在复杂配电网故障诊断中有小概率陷入局部极小值的问题。首先拓展传统故障定位适应度函数为量子退火算法的评价函数;其次,提出混沌优化产生初始磁场强度和初始温度提高搜索效率,利用自适应公式计算扰动次数,并设计陷入局部最优时的扰动方法跳出当前最优可行解;接着构造具备升温特点的温度衰减函数,选择合适形式的磁场衰减函数;最后将改进的量子退火算法进行三种经典函数的测试,并分别应用于33节点单电源和33节点含分布式电源配电网两个故障场景中。模拟仿真表明,改进量子退火算法在故障定位问题中具备可行性,能够适应联络开关的开闭变化和多个含分布式电源的投切,表现出良好的定位准确率,容错性和全局寻优能力等。     

量子人工鱼群算法

融合量子计算与智能优化的新型高效优化算法层出不穷,成为现在优化算法研究的主流.为此,将量子计算引入到人工鱼群算法中,提出一种新型的量子进化算法———量子人工鱼群算法.该算法用量子计算的方法重新描述了人工鱼的行为,用量子比特对人工鱼进行编码,用量子旋转门实现人工鱼的更新操作,用量子非门进行人工鱼变异,从而实现了目标的优化求解.并分别以函数极值和TSP问题为例进行了仿真,验证了算法的有效性.     

基于量子算法的逆合成孔径雷达稀疏成像方法

经典稀疏重构算法的计算复杂度较高，易导致雷达系统面对较大规模雷达回波数据时实时成像处理能力不足。针对这一问题，将量子算法应用于逆合成孔径雷达成像的稀疏信号处理中，为雷达稀疏成像带来量子计算短时间内处理大规模数据的优势。首先，根据逆合成孔径雷达稀疏成像的经典算法，分析匹配滤波、稀疏重构等经典算法的量子化方法，建立经典算法与量子算法之间的映射关系；其次，在确定相应量子算法及步骤关系的基础上，构建能够实现稀疏成像经典算法功能的量子线路，提出基于量子算法的逆合成孔径雷达稀疏成像方法；最后，根据构建的量子线路，结合雷达回波信号，制备相应的量子态，输入到量子线路中获得成像结果。仿真实验表明：相较于经典稀疏成像算法，基于量子算法的稀疏成像方法能够在保证成像质量的同时，大幅降低雷达成像处理数据的计算复杂度。     

量子算法及其在图像处理中的应用

量子计算与量子信息是涉及物理学、计算机科学、数学以及信息科学等多个学科的新兴综合性交叉研究领域,是量子力学理论和经典计算理论完美结合的产物.由于其强大的计算能力及广阔的应用前景,使得其在国际学术界以及政府科研机构中引起巨大的兴趣.在量子计算的研究中,计算性能的优越性主要体现在算法的有效性上.目前为止,被公认的最具代表性的量子算法有Shor的大数质因子分解算法以及Grover提出的数据库搜索量子算法.集合运算是科学技术很多领域的基础,如数据库操作、信号处理、图像压缩等等都可最终归结为对集合的操作.但是对于包含了高维无序向量的集合,要对其进行有效快速的集合运算,在经典电子计算机上是困难的.因此,需要新的原理和新的算法来有效操作集合.量子图像处理(QIP)就是利用量子计算机来处理图像信息从而希望获得比电子计算机更好的处理效果.量子图像处理研究才刚刚起步,在不久的将来可能会成为一个受关注的研究热点.对目前的量子算法研究进展、量子集合运算、量子图像处理以及量子Hopfield神经网络研究作一个综述性论述.     

混合量子算法在旅行商问题中的应用研究

针对旅行商问题(TSP)的特点提出了一种新的解码方式,结合了进化计算(EA)和微粒群算法(PSO)的思想,构造了独特的混合量子算法(HQA).为进一步提高算法的性能,构造了改进混合量子算法(IHQA).IHQA在更新个体时能够指导惯性权重进行动态变化,决定个体在下一代被吸引或扩散.经测试证明,两种混合算法均表现出强大的寻优能力,IHQA效率更高.     

采用横向铁磁交互作用的随机场伊辛模型的量子退火算法

通过数值对角化分析瞬时基态和第一激发态,提出基于横向铁磁交互的量子退火的优势.采用贝特近似作为实际执行的算法,给出相应的模拟结果,并对传统量子退火、基于横向铁磁交互作用的量子退火和模拟退火算法的剩余误差进行比较.结果表明:所提算法能有效提高传统量子退火在随机场伊辛模型中的收敛速度;利用量子波动的选择空间可以有效实现量子退火的最佳性能.     

量子Fourier变换在实现Deutsch-Jozsa算法中的应用

提出利用量子Fourier变换解决Deutsch-Jozsa算法问题的观点.结合量子Fourier变换和Deutsch-Jozsa算法的量子电路,找到一种利用量子Fourier变换解决Deutsch-Jozsa算法新的量子电路,并考察该量子电路中各个线路的量子状态,结合算法对该量子线路的状态进行研究.结果表明:利用量子Fourier变换解决Deutsch问题,能够有效地提高运算速度,节省运算时间.     

一种可用输电能力量子粒子群优化算法

以量子行为与粒子群优化相融合的量子粒子群算法解决可用输电能力计算的优化问题.利用Matlab软件平台,以IEEE-30节点标准系统为算例进行仿真计算,比较本算法与传统粒子群算法的仿真结果,分析两种算法的寻优性能和收敛速度.仿真结果验证了量子粒子群算法解决可用输电能力优化问题的有效性.     

改进的量子粒子群优化算法对多维多选择背包问题的求解

针对多维多选择背包问题无法在多项式时间内找到最优解, 且由于其强约束限制条件, 在求解过程中易陷入局部最优的问题, 提出一种改进的量子粒子群优化算法对该问题进行求解. 首先, 在量子粒子移动过程中, 通过判断其与下次迭代个体的位置关系确定其位置信息的可用性, 通过该信息充分保留粒子位置的多样性; 其次, 提出一种新的位置扰动方法, 避免种群陷入局部最优. 最后, 将该算法在标准数据集上进行测试, 对算法的收敛速度和运行时间进行分析, 测试结果表明, 该算法在求解准确性上得到明显提升.     

具有稳定性Ising模型局部场系数h和耦合项系数J的量子退火分布式整数分解研究

分解大整数的困难程度是RSA公钥密码的安全基础,量子退火破译RSA密码与Shor算法有着本质性的不同,将整数分解问题转化为组合优化问题,利用D-Wave量子退火特有的量子隧穿效应跳出局部亚优解.本文提出一种新的分布式量子退火整数分解算法,将任意整数转变为D-Wave量子计算机可执行的稳定性Ising模型的框架.Ising模型局部场系数h、耦合项系数J的稳定性和取值范围是影响到整数分解成功率的重要因素,与普渡大学Jiang等人的算法相比,本文算法在降低使用的逻辑比特数的同时,参数h,J降低程度达到60%和40%以上,且Ising模型系数取值范围稳定;与洛克希德·马丁公司Warren的算法相比,在保证可以达到Ising模型稳定的情况下,本文算法参数h,J从10^6降低到10^2数量级.此外,Warren为了证明其提出的算法的正确性,遍历分解1000以内的整数,本文的算法遍历10000以内的整数,均成功分解.本文算法实验结果超过了目前Shor算法、普渡大学Jiang等人和洛克希德·马丁公司Warren公开文献最大分解规模.     

基于量子算法的MIMO-OFDM信号检测研究

信号的最优检测在常规条件下是-NP难解问题,针对RBF(径向基函数)神经网络算法易陷入局部极值和简单遗传算法收敛速度慢的问题,文中提出了新型的量子智能算法,并应用于MIMO-OFDM系统信号检测中:算法将遗传算法与神经网络相结合,用遗传算法优化神经网络初始值,在遗传算法优化神经网络时采用量子计算操作.由于QGA(量子遗...     

一种新的量子蚁群优化算法

 针对蚁群算法在求解连续空间优化问题时易于陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出了一种新的基于量子进化的蚁群优化算法。 该算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息;设计了一种新的量子旋转门更新蚂蚁位置, 完成蚂蚁的移动;最后采用量子 非门实现蚂蚁所在位置的变异, 增加位置的多样性。不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明该算法可使 搜索空间加倍,比传统的蚁群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。     

基于量子遗传算法的无人机冲突解脱方法

飞行冲突解脱对于无人机飞行安全至关重要,遗传算法(genetic algorithm, GA)在解决无人机冲突解脱时存在求解速度慢、产生的延误距离较大等缺点,针对这些缺点,提出一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm, QGA)的无人机冲突解脱方法。该方法采用了量子比特编码,设计加入了延误指数函数强制优化策略和变航向优化策略,通过利用量子旋转门实现个体的演化,并在延误距离、冲突解脱航迹等多方面与遗传算法进行了对比实验。仿真实验结果表明,该方法与遗传算法相比,求解速度更快,解的质量更高,所得解脱航迹更平滑,能获得较小的飞行延误,在无人机冲突解脱方面具有有效性和良好的应用价值。     

一种基于稀疏序列的量子CSS码的构造

量子CSS码是一种简单、有效的量子码构造方法,已被应用到各类特性的量子码的构造之中.针对低密度奇偶校验码(LDPC)的优异性能,利用稀疏序列构造LDPC码校验矩阵的方法,提出了一种构造量子低密度奇偶校验码校验矩阵构造方法,采用快速编码算法,获得相应的量子码.最后,以(3,8)(16,6)量子码为例给出量子低密度奇偶校验...     

量子教学优化算法及在函数优化中的应用

为提升基本教学优化算法的搜索能力, 通过融合量子计算原理, 提出了一种量子教学优化算法。 该方法采用教师自学和学生向教师学两种学习机制搜索全局最优解。 个体采用量子比特编码, 搜索过程在 Bloch 球面上进行, 个体的更新通过量子比特的绕轴旋转实现, 然后将其解码为量子比特的 Bloch 球面坐标。 由于该方法将基本教学算法中每维变量的搜索都扩展到 Bloch 球面进行, 可使搜索过程更为精细, 从而加强了对解空间的遍历性。 不同维度标准函数极值优化的仿真结果表明, 此方法的寻优能力不仅超过基本教学优化算法, 同时也超过其他经典群智能优化算法, 验证了将量子计算的某些机制和智能优化相融合可提升其优化性能。     

基于IQGA的船舶电力系统故障定位方法

为了快速精准定位船舶电力系统故障，争取宝贵的船舶电力抢修时间，提出一种改进的量子遗传算法（improved quantum genetic algorithm,IQGA）。首先,搭建船舶电力系统的数学模型，把故障定位问题转化为求目标函数最优问题；接着，将量子计算引入遗传算法（genetic algorithm,GA）中，采用双链量子比特编码方式，改进量子旋转门的角度更新策略;最后，加入量子非门实现染色体变异操作，增强算法收敛性能。仿真实验结果表明，改进量子遗传算法能够精准定位故障区段，并且较传统算法有着更为显著的收敛性能。