混合量子衍生进化规划算法及其在并行机拖期调度中的应用

针对并行机调度问题的求解,提出一种新的混合量子衍生进化规划算法(Hybrid Quan-tum-Inspired Evolutionary Programming,HQEP)。目标函数是最小化所有工件的拖期总和。HQEP将量子进化算法中的量子位、线性叠加态和量子旋转门的概念引入到进化规划算法中。定义了新的用于调度问题的量子旋转角,使个体向更好的解靠近。此外,针对并行机问题本身,改进了个体的编码方式和新的变异方法。为了验证算法的有效性和收敛性,将HQEP算法应用于同等并行机调度拖期问题的求解并加以不同规模的算例进行仿真实验。结果显示,即使在小种群情况下,所得解均优于进化规划求得的解。     

非线性混合整数规划问题的改进量子粒子群算法

提出了一种改进的量子粒子群算法,并将该算法用于求解非线性混合整数规划问题。构造了一种自适应调整的惯性权重,平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力;针对混合整数规划问题,给定一定比例的初始可行解,提高了初始种群解的多样性;利用协同进化选择策略,对种群中的不可行解重新生成,使种群中每个粒子的信息充分利用,从而提高算法的收敛速度;为了抑制算法的早熟现象,给出了一种新的混沌搜索方式,对全局最优解进行局部搜索,增强算法的局部搜索能力。通过16个常见的测试函数测试结果表明,改进的量子粒子群优化算法对求解非线性混合整数规划问题,在成功率和精度方面得到很大的提高。     

多目标优化量子进化算法及其在PID控制器中的应用

目前量子进化算法主要应用于单目标优化问题.本文结合量子进化算法和经典多目标优化算法中常用的非支配排序技术,提出一种解决多目标优化问题的多目标优化量子进化算法(Multi-objective Optimization Quantum Evolutionary Algorithm,MOQEA),并将其应用于PID控制器参数整定.经过实验证明,无论是解的质量还是解的分布均匀性,MOQEA都优于经典多目标优化算法NSGA-II.     

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...     

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。     

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.     

一种改进的量子遗传算法研究

提出一种改进的量子遗传算法(IQGA)。在编码方面提出了一种根据所求问题精度动态确定量子染色体基因长度的编码方法,考虑了计算解的精度和搜索效率的平衡关系。探讨了量子旋转角度的动态调整及策略,使算子在不同的情形下实现粗搜索和细搜索的结合。通过对量子变异操作的组合实现异后在一个更大的邻域范围内进行搜索,确保算法在合理的计算代价内有潜能搜索到高精度的解。最后,用IQGA对选取的若干基准测试函数进行测试。测试结果表明,相对于已有文献算法数据来说由IQGA得到的最好解、最好解的平均值以及收敛代数等均更具优势。     

量子进化算法和免疫算法的比较研究

量子进化算法和免疫算法都是解决优化问题的强有力算法,.在分析了量子进化算法搜索的特点和免疫算法的机理基础上,对它们进行了比较,阐明了了二者的不同特点,并通过仿真实例总结出它们在求解多峰值函数优化问题上各自的优缺点.     

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。     

采用群体统计学习的量子进化算法

针对传统量子进化算法采用精英个体作为吸引子,存在种群学习范围窄、优秀基因易丢失的缺陷,提出了一种采用群体统计学习的量子进化算法.该算法抛弃了传统量子进化算法中的精英保留策略,通过截断、比例、竞赛选择等方式对进化过程中优秀群体统计分析后构建整个种群的吸引子,避免了以单一个体为单位的学习方式,能较为全面地从整个优秀种群学习知识,并保留群体的优秀基因信息.同时,吸引子每代更新,避免了采用精英保留策略易陷入局部极值的问题.通过测试实验表明,提出的算法搜索精度和效率提高,收敛速度更快,算法综合性能提高.     

量子计算及其应用

讨论量子计算机模型及其物理实现方案，量子计算过程，量子计算模型和量子并行算法，分析量子计算的指数级存储容量和指数加速特征，并简述量子计算和量子信息技术在保留通信、密码系统、数据库搜索等重要领域的应用。     

经典密码通信与量子密码通信的现状及发展趋势

对现有3种经典保密通信体系,即对称密钥体系、非对称密钥体系、Vernam密钥体系的现状和发展趋势进行了分析,指出了经典保密通信的局限性,重点阐述了绝对安全的量子密码通信的现状和发展趋势.     

量子乘法器的设计及其实现方法

乘法器在数字信号处理和数字通信领域应用广泛,如何实现快速高效的乘法器关系着整个系统的运算速度。提出了一种新颖的量子乘法器设计方法,利用量子门设计一位量子全加器,并将n个一位量子全加器叠加在一起设计n位量子全加器,实现2个n位二进制数的加和;再利用2个控制非门设计置零电路,并使用置零电路设计量子右移算子;对二进制数乘法步骤进行改进,利用量子全加器和量子右移算子设计量子乘法器,同时设计实现此乘法器的量子线路。时间复杂度分析结果表明,本方法与目前最高效的量子乘法器具有相同的时间复杂度,并具有更简洁的实现方法。     

量子力学与量子计算机

从量子力学原理出发,说明量子力学的结果是现有计算机技术的天然障碍——计算机芯片的集成度最大到原子、分子量级(10-10m);论述了量子计算机强大运算能力的原因——量子纠缠态之间的关联效应.介绍了量子计算机的几种可能方案.指出量子计算机的研究需要当今最前导的微观物理技术与计算机技术结合起来.     

量子区分与量子克隆简述

在经典信息理论中,编码状态可以精确复制与区分;而在量子信息中,由于态的叠加性存在,使得非正交态不可区分,量子态不可复制与删除.但是,量子态的区分和克隆在新型的量子信息科学中具有广泛的应用,例如量子密码的接收和窃听等.本文简要介绍量子态的区分和克隆的数学概念及相关研究结果.     

量子非局域性的应用与度量

随着量子计算机研究的进一步深入，量子态非局域性的理论日益重要，尤其是如何度量非局域性的大小．本文解释度量非局域性的大小的原则及介绍了一些主要的应用方向．     

EPR粒子对与量子隐形传态

量子隐形传态,由发送者Alice将准备传送的信息分离成一部分纯粹经典的信息和另外一部分纯粹非经典的信息,通过2条不同的信道传送给接收者Bob。首先传送非经典部分,这需要借助于EPR粒子对,考虑由2个自旋皆为12的费密子构成,其中一个分配给Alice,另一个分配给Bob。Alice选择对她一方的原始粒子和她的EPR粒子一并进行冯.罗曼类型的测量,这个在贝尔算符的4个本征态中的测量,导致系统的波函数的波包坍缩为相互关联的4个贝尔基矢。Bob通过对他的EPR粒子的状态进行适当的幺正变换,能够重新构造出在Alice一方被＂毁灭＂了的原始粒子的状态。此外,这个贝尔测量产生2个比特的经典信息,传送给Bob,从而完成一个量子隐形传态。文章中研究了EPR粒子对与量子隐形传态的内在联系。     

量子传感的导航应用研究现状与展望

量子传感技术以光子、原子等量子系统为介质,利用量子效应可实现突破标准量子极限制约的超高精 度和灵敏度的物理量测量,为基于时空参量测量的传统导航定位授时技术体制的突破带来新的机遇。量子传感改变了导航系统中导航传感器的感知机理,能够实现高精度的时空参量观测,并利用量子系统的非经典特性,实现导航信息的安全可靠传输和探测,提升导航对抗能力。作为量子传感技术的主试验场,量子导航技术方兴未艾,新的导航参量量子传感技术和功能器件不断涌现,量测性能日新月异。在分析了不同量子传感技术和器件物理原理的基础上,探讨了量子导航技术的研究进展与发展方向,并展望了其未来发展趋势和组合导航方式。随着量子传感技术的进步,未来高精度、抗干扰的实用高性能量子导航系统将具有广阔应用前景。??     

SHOR量子算法的原理与模拟的研究

着重介绍大数质因子分解的Shor量子算法的原理、实现步骤和实现方法，并用现存的模拟器在常规计算机上加以模拟，最后探讨了Shor算法的有效性以及对量子算法模拟的看法。     

理工科大学物理中的量子力学展望

量子力学是一种全新的力学体系，以此来说明标志物质的原子特征的团粒性。量子力学的重要性促使任何一个人都应了解它的基本概念和基本思想。