城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于石墨烯量子点的电化学发光传感器的构建及性能研究

铜离子是一种对于自然环境和人体健康都颇为棘手的重金属污染物,实现对其的快速检测具有较高的实际应用价值.而电化学发光传感器是一种基于电化学发光原理的检测技术,其具有分析速度快、灵敏度高、操作简单、可控性强等优势.本文提出了一种基于石墨烯量子点的电化学发光检测方法,利用量子点优异的光学和电学特性,可实现对水溶液中铜离子的快速检测,且操作简单.实验结果表明该传感器在铜离子为0.5～16μM的浓度范围内表现出良好的线性度,同时具有较好的稳定性,在污染物检测领域中具有一定的应用价值.     

基于改进烟花算法的以太网通信链路调度方法

针对工业以太网通信链路调度延时大及效率较低的问题, 提出一种基于改进烟花算法的实时周期消息任务调度(CVFWA)方法. 以降低网络传输时延为目标, 首先, 将传统烟花算法的连续解空间映射到实时周期序列调度问题的离散解空间； 其次, 为增加种群的多样性, 在高斯变异过程中引入变异系数； 最后, 采用基于中位数锦标赛的选择策略代替欧氏距离选择策略. 仿真结果表明, 该方法能使实时周期消息序列在最短时间内完成队列调度, 有效降低了网络时延, 提高了全局搜索效率.     

基于随机梯度下降算法实现对环上量子游走的动态完全控制

寻找如何实现幺正量子操作是量子计算领域的基本问题，主要研究通过环上的离散时间量子游走实现任意幺正量子操作的可能.首先推广引入了特殊的环上的离散时间量子游走模型，并对模型实现任意量子操作的有效性进行了探讨.对于两量子比特的量子系统，给出了通用量子门集合与量子傅里叶变换的构造解.由于高维情况构造解较难精确给出，引入机器学习中常用的随机梯度下降算法，得以在高维系统近似实现所需要的幺正量子操作.此外，如对算法进行进一步微调，可以在位置空间上的实现任意的幺正量子操作以及两结果半正定算子测量.在高维情况下，这意味着通过控制两能级的硬币系统即可控制位置空间上大型系统，从而实现小系统对大系统的间接完全控制.这些任务的完成表明，基于随机梯度下降算法可以实现对整个环上量子游走过程的动态完全控制.     

自旋为1的系统的量子非经典性度量

相干态最初在1960年由Klauder和Sudarshan提出.基于此,许多经典性和非经典性的度量被提出. 1971年Radcliffe提出了原子相干态,但基于原子相干态的非经典性度量研究仍然较少.本文利用原子自旋相干态的特征提出一种度量非经典性的方法,并讨论了这种度量的若干性质,例如转动算符作用下的不变性和纯态的非经典性.我们给出了一些计算例子,例如猫态、NOON态和混合态.这种度量只在自旋为1的系统上讨论.这些结果对探索量子非经典性的度量和量子资源理论有一定的意义,也对实验室利用非经典性度量起到积极作用.     

冷原子系统中不同色散准粒子波包动力学的模拟

基于光晶格中的超冷原子气体，研究了不同色散关系的准粒子动力学行为.分别采用数值时间劈裂谱方法和海森堡绘景解析求解运动方程的方法，针对有初速度和无初速度的准粒子动力学问题进行了数值模拟, 并深入讨论了色散关系中准动量幂次对准粒子动力学行为的影响.结果表明:在系统的准粒子色散关系中，当准动量幂次为奇数时，系统会出现相对论Zitterbewegung (ZB)振荡现象; 而当幂次为偶数时，准粒子动力学过程中不会出现ZB现象.此外，准动量幂次越大，则准粒子漂移对波包初速度的敏感度越高.     

基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。     

基于量子粒子群优化算法的换热器综合能效评价研究

换热器是工业领域中被广泛应用的一种通用工艺设备,降低生产过程中的能源消耗来提高生产效益逐渐被重视。采用理论分析和数值模拟仿真相结合的方式,将影响换热器能效评价的各类因素进行了合理的归类与分析,根据各类型影响因素,建立了一个线性加权函数形式的换热器综合能效评价模型,对模型中的各个权重系数采用量子粒子群的优化算法进行优化,得到与各项能效因素相对应的最优权重,从而建立起最优的换热器综合能效评价方法。