基于Bloch球面旋转的量子自组织网络聚类算法

为提高自组织网络的聚类能力,提出一种基于Bloch球面旋转的量子自组织网络聚类算法.通过使样本数据作为量子比特相位,将样本映射为Bloch球面上的量子比特,将竞争层权值映射为Bloch球面上随机分布的量子比特;通过计算样本和权值的球面距离最小值,确定获胜节点;通过使获胜节点及其邻域节点在Bloch球面上向着样本旋转来调整这些权值,直到算法收敛.该方法的明显优势在于有较高的聚类精度.以鸢尾属植物样本聚类为例,实验结果表明,提出的方法明显优于传统自组织网络、K-均值聚类等算法.     

渐近式Bloch球面搜索的量子遗传算法及其应用

为了进一步加快搜索速度,提高优化效果,提出了一种渐近式Bloch球面搜索的量子遗传算法.在该算法中,首先采用Bloch球面坐标对量子染色体进行编码,然后基于最小二乘法理论,构建了量子染色体的更新策略,建立了量子旋转门角度大小和方向的公式,最后构造了变异操作中相位公式.将本文算法应用于多变量函数极值优化问题进行验证.实验结果表明,该算法不仅具有较好的种群多样性和随机性,而且还具有进化代数少、收敛速度快和优化效率高等优点.     

混合混沌量子进化算法

针对量子进化算法计算量大、收敛速度慢以及容易出现早熟等问题, 提出混合混沌量子进化算法. 该算法采用混沌 初始化方法产生初始种群, 使种群具有较好的多样性;采用简单量子旋转门更新当前种群中的非最优个体, 降低算法的计算量; 提出混合混沌搜索策略以提高算法的收敛速度和全局搜索能力. 大量的测试表明, 与量子进化算法、实数编码量子进化算法和 混合量子遗传算法相比, 所提出的算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力. 大量的测试也表明, 若将混沌引入量子进化算法, 则混合混沌搜索策略的综合性能明显优于载波混沌策略, 在大多数情况下优于混沌变异策略. 本文提出的算法是惟一的每次测试 都收敛的算法, 且实现简单, 便于工程应用. 将其用于求解城市道路的交通信号配时优化问题, 实际效果令人满意.     

自适应分组量子衍生蛙跳算法

为提高传统蛙跳算法的优化能力,基于组内平均目标函数值实施动态分组,采用多量子比特概率幅实施个体编码,基于组内最优蛙和组间最优蛙确定旋转角度,采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施组内最差蛙的更新.标准函数极值优化的实验结果表明,该算法的单步迭代时间较长但优化能力较传统蛙跳算法约有两个数量级的提高,从而表明提出的分组策略和编码方法切实能够提高传统蛙跳算法的优化能力.     

基于相位编码的量子蚁群算法

针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限性和收敛速度慢的问题, 提出一种适合连续优化的量子蚁群算法. 该方法直接采用量子位的相位对蚂蚁编码. 首先基于信息素强度和可见度构造的选择概率, 选择蚂蚁的前进目标; 然后采用量子旋转门更新描述蚂蚁位置的量子比特, 完成蚂蚁移动; 采用Pauli-Z 门实现蚂蚁的变异增加位置的多样性; 最后根据移动后的新位置完成蚁群信息素强度和可见度的更新. 由于优化过程统一在空间[0,2π]ⁿ 进行, 而与具体问题无关, 因此, 对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性. 以函数极值优化和聚类优化为例, 仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率明显优于普通蚁群算法和标准遗传算法.     

模糊机会约束规划的混沌量子蚁群算法及收敛性

模糊机会约束规划因其非线性、非凸性及模糊性,对经典的优化理论提出了极大的挑战.设计了一种基于模糊模拟的混沌量子蚁群算法,为解决复杂的模糊机会约束规划问题提供了有力的工具.算法中每只蚂蚁携带一组表示蚂蚁当前位置信息的量子比特,采用随机干扰离散量子交叉,进行高斯量子变异,为量子旋转门更新设计基于梯度的转角计算方法.在每次迭代的当前全局最优解附近使用混沌量子搜索,搜索范围随迭代次数而逐渐减小,因而在初期能防止陷入局部最优,后期能提高搜索精度.证明了该蚁群算法的收敛隆.数值案例研究验证了该算法的有效性、稳定性及准确性.     

量子遗传算法及在模糊控制器参数优化中的应用

提出了一种基于实数编码的量子遗传算法。该方法用量子比特构成染色体,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异。针对量子旋转门的旋转角方向的选择,提出了一种简易快捷的新方法。基于适应度函数的梯度信息,构造了旋转角大小的计算公式。该方法将每一量子位的两个概率幅,看作上下两个并列的基因,每条染色体包含两条并列的基因链,每条基因链代表一个优化解。在染色体数目相同时,可显著加速优化进程,提高获得全局最优解的概率。模糊控制器参数优化问题的仿真结果表明,该方法在搜索能力方面明显优于普通量子遗传算法。     

函数优化的量子蝙蝠算法

基于量子进化算法和蝙蝠算法,提出一种新型优化算法——量子蝙蝠算法。该算法采用量子位对蝙蝠的位置进行编码,用量子旋转门实现对蝙蝠最优位置的搜索,用量子非门实现蝙蝠的变异以避免早熟收敛。通过对典型复杂函数的实验和与其他算法的比较,结果表明,该算法能够有效避免局部最优,全局寻优能力强。     

基于免疫网络调节机理的混沌超变异免疫算法

根据生物免疫系统中存在的免疫网络调节机理,提出了一种实数编码的混沌超变异免疫算法,该算法结合克隆选择原理和混沌理论建立新的混沌超变异操作,增强了算法局部搜索能力.同时基于免疫网络数学模型设计抗体的激励水平,并以此作为抗体群免疫网络调节的依据,保持了抗体群的多样性.最后将其应用于函数优化问题,结果表明该算法的收敛性能优于克隆选择算法,而且能够有效克服早收敛问题.     

多峰函数优化的免疫混沌网络算法

针对多峰函数优化问题,借鉴混沌遍历特性和免疫网络理论,提出一种免疫混沌网络算法。算法利用混沌运动的自身规律在不同的峰值区域内搜索最佳抗体,增强了算法的局部搜索能力;采用网络抑制策略,保持了种群的多样性;通过网络补充机制自适应地调节抗体群的规模,提高了算法对不同类型多峰函数的适应能力。仿真结果表明该算法能有效地改善种群的多样性,较好地保持全局搜索和局部搜索的动态平衡,具有更强的多峰函数优化能力。     

基于量子遗传算法的正规模糊神经网络控制器设计

针对模糊神经网络控制器通常涉及的参数较多,反传播算法难于收敛的问题,提出了一种优化设计正规化模糊神经网络控制器的量子遗传算法。该方法用量子比特构成染色体,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异,将量子位的概率幅看作两个并列的基因,因此每条染色体包含两条并列的基因链,在染色体数目相同时,可提高获得全局最优解的概率。对控制器参数随机编码建立初始群体,利用量子遗传算法进行参数优化。实验结果表明该方法是有效的。     

Learning algorithm and application of quantum BP neural networks based on universal quantum gates

A quantum BP neural networks model with learning algorithm is proposed. First, based on the universality of single qubit rotation gate and two-qubit controlled-NOT gate, a quantum neuron model is constructed, which is composed of input, phase rotation, aggregation, reversal rotation and output. In this model, the input is described by qubits, and the output is given by the probability of the state in which （1） is observed. The phase rotation and the reversal rotation are performed by the universal quantum gates. Secondly, the quantum BP neural networks model is constructed, in which the output layer and the hide layer are quantum neurons. With the application of the gradient descent algorithm, a learning algorithm of the model is proposed, and the continuity of the model is proved. It is shown that this model and algorithm are superior to the conventional BP networks in three aspects： convergence speed, convergence rate and robustness, by two application examples of pattern recognition and function approximation.     

量子协同免疫算法用于SAT问题的求解

根据协同策略和量子免疫计算理论,提出一种求解SAT问题的量子协同免疫算法。该算法在将SAT问题转化为函数优化问题的基础上,采用多个子种群。分别采用量子比特编码来表达个体,采用通用的量子旋转门策略演化个体,采用量子交叉操作阻止早熟收敛;各种群独立演化,同时引入量子协同理论,采用协同算子使得算法的搜索效率更高。实验采用标准SATLAB库中的3 700个不同规模的问题对算法进行测试,并与简单克隆选择算法、量子遗传算法、量子免疫克隆选择算法进行比较。结果表明,量子协同免疫算法的平均成功率最高,平均运行时间和平均评价次数最少。     

大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究

为了满足大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的数据传输需求并降低系统能耗,提出一种基于量子化学反应优化的智能天线选择与功率分配方法。根据大规模MIMO系统不同时段的用户传输需求建立智能天线选择与功率分配模型,推导出其最大能效方程。为有效求解该非线性、多约束的混合优化难题,结合量子计算和化学反应优化机制的优势设计了量子化学反应优化算法,可得到最佳的天线选择与功率分配方案。仿真结果表明,所提的智能天线选择与功率分配方法能实时满足用户的信息传输需求,显著提高系统能效。针对不同的仿真场景,所提方法与现有的智能算法与分配策略相比均可得到最高的系统能效。     

大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究

为了满足大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的数据传输需求并降低系统能耗,提出一种基于量子化学反应优化的智能天线选择与功率分配方法。根据大规模MIMO系统不同时段的用户传输需求建立智能天线选择与功率分配模型,推导出其最大能效方程。为有效求解该非线性、多约束的混合优化难题,结合量子计算和化学反应优化机制的优势设计了量子化学反应优化算法,可得到最佳的天线选择与功率分配方案。仿真结果表明,所提的智能天线选择与功率分配方法能实时满足用户的信息传输需求,显著提高系统能效。针对不同的仿真场景,所提方法与现有的智能算法与分配策略相比均可得到最高的系统能效。