一种实数编码量子进化算法及其收敛性

基于量子计算理论和进化理论,提出一种新的量子进化算法---基于实数编码的量子进化算法(RQEA).不同于传统进化算法的单点编码和量子进化算法的量子比特编码,该算法以实数矩形区域表示基因,一条染色体携带多个个体信息.利用量子态叠加和相干机理,通过叠加,变异及自学习来完成进化过程.理论分析证明了算法具有全局收敛性.实验结果表明,该算法在函数优化上具有优异的性能.

     

用于多维函数优化的实数编码量子蚁群算法*

基于量子计算理论及蚂蚁群体寻优策略,提出了一种用于连续优化问题的新方法——实数编码量子蚁群算法（RQACOA）。针对量子比特编码和二进制编码在连续优化问题上的不足,引入一种新的实数编码表示方法,设计了智能量子蚂蚁,一条染色体携带指定范围内的多个个体信息。智能量子蚂蚁利用量子态纠缠和相干机理,通过叠加、变异及自学习来完成前期进化过程,然后以蚂蚁群体智能寻优方式进一步求解。实验结果表明,该算法具有强的全局寻优能力及快速搜索能力。     

一种新的相位角编码量子进化算法

针对具有连续解空间的数值函数优化问题,基于量子算法和实数编码进化算法的思想,提出一种新的相位角编码量子进化算法(PAQEA).算法的概率表达特性使得量子染色体能够以一定概率表达优化问题的所有可行解,结合动态量子旋转门实现染色体的进化,实现了算法局部搜索与全局搜索的平衡.理论分析证明了算法的全局收敛性.仿真结果表明,该算法适用于复杂数值函数优化问题,具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点.     

双链量子遗传算法的收敛性分析

基于实数编码和目标函数梯度信息的双链量子遗传算法可增加种群的多样性、扩大解空间的搜索域、加速算法的进化进程、避免早熟收敛现象,但没有从理论上证明该算法的收敛性。为此,给出相应的定理,利用定理从理论上证明该算法的收敛性,通过仿真实例,论述量子编码和量子旋转门对算法收敛性和优化效率的影响。结果表明,该研究丰富和完善了双链量子遗传理论。     

混合量子差分进化算法及应用

量子进化算法基于量子旋转门更新量子比特状态影响了算法搜索性能．提出一种差分进化（DE）与和声搜索（Hs）相结合更新量子比特状态的混合量子差分进化算法（HQDE）．该方法采用实数量子角形式编码染色体,设计一种由差分进化计算更新量子位状态的量子差分进化算法（QDE）和一种由和声搜索更新量子位状态的量子和声搜索（QHS）,并相互机制融合,采用两种不同进化策略共同作用产生种群新量子个体以克服常规算法中早熟及收敛速度慢等缺陷;在此基础上,算法还引入量子非门算子对当前最劣个体以一定概率选中的量子比特位进行变异操作增强算法跳出局部最优解能力．理论分析证明该算法收敛于全局最优解．0／1背包问题及旅行商问题实例测试结果验证了该方法有效性．     

实数编码量子进化算法

为求解复杂函数优化问题,基于量子计算的相关概念和原理,提出一种实数编码量子进化算法.首先构造了由自变量向量的一个分量和量子比特的一对概率幅为等位基因的三倍体染色体,增加了解的多样性;然后利用量子旋转门和依据量子比特概率幅满足归一化条件设计的互补双变异算子进化染色体,实现局部搜索和全局搜索的平衡.标准函数仿真表明,该算法适合求解复杂函数优化问题,具有收敛速度快、全局搜索能力强和稳定性好的优点.     

一种新型二进制编码的量子鱼群算法

本文主要将量子行为引入鱼群算法,通过量子编码来有效的扩大个体的多样性,将群体智能理论和量子理论结合,提出一种基于量子计算概念和理论的量子鱼群算法.与传统鱼群算法相比,该算法重新定义个体位置向量和个体之间的距离,借鉴量子比特的叠加性,采用量子编码来表征个体位置,能够表示出许多可能的线性叠加状态.模拟量子坍塌的随机观察可带来丰富的种群,量子编码的特性也能够简单方便地引导个体位置的更新.因此,它比传统鱼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的能力,并通过仿真计算也表明了此算法的优越性.     

基于量子进化规划核聚类算法的图像分割

基于量子计算的并行性、进化计算简单、通用性好等优点,采用量子编码构造进化算法的染色体种群,再将二者引入到核聚类中来,提出了一种基于量子进化规划的核聚类算法.该算法充分利用了量子态的叠加性以及量子比特的概率表示,能够表示出许多可能的线性叠加状态,具有更好的种群多样性,因此将其用于解决核聚类算法中目标函数的优化问题,可以有效克服传统进化算法收敛速度慢以及早熟等问题.对Brodatz纹理图像及SAR图像进行分割,仿真实验结果表明该算法可以较好地改善图像分割效果.     

基于混沌理论的免疫量子进化算法

提出了基于混沌理论的免疫量子进化算法,该算法应用混沌理论并依据小生境机制将初始个体划分为实数编码染色体的子群,各子群应用免疫特性的局域搜索能力找出优化解。混沌优化搜索机制能有效避免早熟收敛。为解决2进制算法所不能避免的精度与效率的冲突,采用10进制编码染色体。算法综合了量子计算的天然并行性、免疫算法的充分自适应性和混沌系统的遍历性,它比传统的进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度,更有效的全局和局域寻优能力。仿真实验也表明了该算法的优越性。     

基于云模型的实数编码量子进化算法

针对量子进化算法易陷入局部最优和求解精度不高的缺点,利用云模型具有随机性和稳定倾向性的特点,提出了一种基于云模型的实数编码量子进化算法。该算法利用单维云变异进行全局快速搜索,利用多维云进化增强算法局部搜索能力,探索全局最优解。依据算法的进化过程动态调整搜索范围并复位染色体,可以加提高敛速度,并防止陷入局部最优。仿真结果表明,该算法搜索精度和效率得到提高,适合求解复杂函数优化问题。     

求解多目标job-shop生产调度问题的量子进化算法*

基于量子计算理论和进化理论,提出了用于多目标job-shop优化的量子进化算法（QEA-MOJSP）。QEA-MOJSP采用量子比特来表示工序对加工顺序的优先概率,利用量子叠加和相干机理,通过更新和交叉操作完成进化过程。对所有机器上工序对优先概率进行观测可得到一个调度方案,修补算子被用于不可行调度方案的修补。设计了局部搜索算子用于开采当代最优个体周围的解空间,以提高算法的收敛速度。实验结果表明,对于测试算例,QEA-MOJSP的解接近Pareto最优解集前沿,并具有很好的多样性。     

基于量子蚁群算法的网格任务调度研究

任务调度策略是网格计算的核心问题。在系统任务调度和资源分配中,提出一种基于量子蚁群算法的任务调度策略。算法将量子计算与蚁群算法相融合,通过对蚁群进行量子化编码并采用量子旋转门及非门操作,实现对任务自适应启发式的分配和优化。算法有效增强了种群的多样性、克服了遗传算法和蚁群算法的早熟收敛和退化现象。仿真实验中,分别与基于遗传算法和基于蚁群算法的任务调度策略相对比,结果表明算法有效缩短了任务调度的时间跨度,增强了网格系统的性能。     

基于混合量子进化计算的混沌系统参数估计

混沌系统参数估计本质上是一多维参数优化问题.为精确估计混沌系统的未知参数,本文提出一种混合量子进化算法(HQEA)用于求解该优化问题,该方法采用实数量子角形式表示染色体,用量子比特的概率作为个体的当前位置信息;提出由差分进化计算更新量子位置状态的量子差分进化算法(QDE),并将其与实数编码量子进化算法(RQEA)相融合,以便令算法在解空间的全局探索和局部开发能力之间取得平衡.算法还引入量子非门算子,对当前最佳个体中按某个概率选中的量子比特位,进行变换操作,以便增强算法跳出局部最优解的能力.基准函数测试表明混合算法的全局搜索能力及可靠性都有很大改善.通过Lorenz混沌系统进行数值仿真,结果表明了该混合算法的有效性.     

Quantum computing algorithm for electromagnetic field simulation

Quantum computing offers new concepts for the simulation of complex physical systems. A quantum computing algorithm for electromagnetic field simulation is presented here. The electromagnetic field simulation is performed on the basis of the Transmission Line Matrix (TLM) method. The Hilbert space formulation of TLM allows us to obtain a time evolution operator for the TLM method, which can then be interpreted as the time evolution operator of a quantum system, thus yielding a quantum computing algorithm. Further, the quantum simulation is done within the framework of the quantum circuit model of computation. Our aim has been to address the design problem in electromagnetics—given an initial condition and a final field distribution, find the structures which satisfy these. Quantum computing offers us the possibility to solve this problem from first principles. Using quantum parallelism we simulate a large number of electromagnetic structures in parallel in time and then try to filter out the ones which have the required field distribution.     

基于学习算子的自学习遗传算法设计

遗传算子是影响遗传算法优化效果的重要因素。针对目前遗传算法研究中忽视个体能动性，没有充分利用进化经验信息的不足，提出反映个体学习能力的学习算子。给出了以个体适应度的变化方向和速度为依据的学习算子设计方法及其计算过程。在此基础上与现有的改进遗传算子结合，提出一种新的改进遗传算法-自学习遗传算法，分析了自学习遗传算法与自适应遗传算法之间在原理上的区别。以一个弹道导弹射程优化问题为算例对算法进行了性能测试，结果表明，在采用相同的改进遗传算子的条件下，学习算子能够以较低的代价提高遗传算法的收敛速度，并获得更好的最终优化结果。     

基于遗传算法的车间作业调度问题求解

文章提出了一个求解车间作业调度问题的完备的、强壮的遗传算法。在分析车间作业调度问题的数学模型的基础上,给出了:(1)采用分段结构的染色体编码思想;(2)生成可行调度的算法;(3)计算调度目标函数的算法;(4)三种遗传算子及其辅助算子———修正算子的设计。最后,通过仿真验证了算法的有效性和稳定性。     

Can quantum entanglement detection schemes improve search?

Quantum computation, in particular Grover’s algorithm, has aroused a great deal of interest since it allows for a quadratic speed-up to be obtained in search procedures. Classical search procedures for an N element database require at most O(N) time complexity. Grover’s algorithm is able to find a solution with high probability in ){O(\sqrt{N})} time through an amplitude amplification scheme. In this work we draw elements from both classical and quantum computation to develop an alternative search proposal based on quantum entanglement detection schemes. In 2002, Horodecki and Ekert proposed an efficient method for direct detection of quantum entanglement. Our proposition to quantum search combines quantum entanglement detection alongside entanglement inducing operators. The quantum search algorithm relies on measuring a quantum superposition after having applied a unitary evolution. We deviate from the standard method by focusing on fine-tuning a unitary operator in order to infer the solution with certainty. Our proposal sacrifices space for speed and depends on the mathematical properties of linear positive maps Λ which have not been operationally characterized. Whether such a Λ can be easily determined remains an open question.     

一种新的混合量子进化算法

量子进化算法(QEA)用于多峰函数优化时,容易陷入局部最优.本文提出一种新的混合量子进化算法,通过双编码机制(经典二进制编码和量子概率编码),以及经典交叉和量子概率编码更新策略,实现了经典遗传算法与量子进化算法的有机结合,在发挥经典遗传算法全局优化能力的同时,利用量子概率搜索提高了算法的局部搜索能力.通过一组典型函数优化实验对该算法的性能进行了考察,并与QEA进行了比较.结果表明,本文算法在解的质量和收敛速度上都要优于QEA.     

一种新的自适应量子遗传算法研究

传统的量子遗传算法是基于二进制编码进行的,每次计算需要进行编码和解码操作,影响了算法的效率。针对这一问题,提出了实数编码的自适应量子遗传算法（RQGA）。首先运用实数和量子比特共同编码,并采用自适应频率的临近算符对编码进行更新,而后运用自适应转角策略更新量子比特串,以保证算法保持搜索性能和求解性能的平衡。最后分别采用二进制遗传算法、二进制量子遗传算法以及实数和量子比特共同编码的自适应量子遗传算法对Schaffer’f6函数进行测试对比,结果表明,实数和量子比特共同编码的自适应量子遗传算法无论在收敛速度还是收敛精度方面都体现了较好的优越性。     

混合优化算法求解无线区域网络频谱问题

认知无线网络中,已有的频谱分配方案大多集中在比较广义的范围。设计了一种混合优化方案求解无线区域网络的频谱分配问题。给出了无线区域网的拓扑结构和分配模型,设计了求解问题的量子编码、观测算子,构造了一种改进的量子旋转门算子,实现了算法的并行实现机制。仿真结果表明,该算法具有可以获得较优的频谱分配性能。