基于Bloch球面坐标的量子粒子群算法

为了提高粒子群优化(PSO)算法的优化效率,结合量子理论提出一种基于Bloch球面坐标的量子粒子群优化算法。在Bloch球面坐标下,粒子自动更新旋转角大小和粒子位置,不需将旋转角以查询表的形式设定(或设定为区间上的固定值),弥补了Bloch球面坐标下量子进化算法和量子遗传算法的不足,算法更具有普遍性;用量子Hadamard门实现粒子的变异,增强了种群的多样性,促使粒子跳出局部极值点。对典型函数优化问题的仿真结果表明,提出的算法稳定性强,精度高,收敛速度快,具有一定的实用价值。     

基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法及其应用

提出了一种基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法. 该方法用量子位构成染色体; 用量子位的Bloch坐标构成染色体上的基因位; 用量子旋转门进行染色体上量子位的更新; 用量子非门进行染色体变异. 对于量子旋转门的转角大小及方向的确定, 提出了一种简易快捷的新方法; 对旋转和变异操作, 提出了基于量子位Bloch坐标的新算子. 该算法将量子位的3个Bloch 坐标都看作基因位, 每条染色体包含3条并列的基因链, 每条基因链代表1个优化解.在染色体数目相同时, 可加速优化进程. 以函数极值优化和神经网络权值优化为例, 仿真结果表明该方法在搜索能力和优化效率两个方面优于普通量子遗传算法和简单遗传算法.     

多量子粒子群协同优化算法研究

针对标准粒子群优化（PSO）算法及其改进算法存在的局部收敛与收敛速度问题,提出了一种多量子粒子群协同优化（QPSCO）方法。该算法采用双层的多粒子群协同优化结构：用多个量子粒子群在底层独立地搜索解空间,同时引入参数变异策略,以扩大搜索范围;上层用1个量子粒子群追逐当前全局最优解,并对飞离搜索区域粒子的位置用新位置取代,以加快算法收敛。在此基础上,将该算法应用于实际控制系统低阶时滞对象的PID控制器设计中。仿真结果表明,QPSCO是一种有效的参数优化算法,与标准PSO、QPSO等算法相比具有更好的全局收敛性能。     

一种随机粒子群算法及应用

为提高粒子群算法的优化效率,在分析量子粒子群优化算法的基础上,提出了一种随机粒子群优化算法。该算法只有一个控制参数,搜索步长由一个随机变量的取值动态决定,通过合理设计控制参数的取值,实现对目标位置的跟踪。标准测试函数极值优化和聚类优化的实验结果表明,与量子粒子群和普通粒子群算法相比,该算法在优化能力和优化效率两方面都有改进。     

自适应Bloch球面的量子遗传算法

在基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法的基础上,提出一种自适应Bloch球面的量子遗传算法。该算法按两种方式自适应地选取Bloch球面的一部分进行搜索：沿经线方向选取和沿纬线方向选取,并在理论上证明了这两种选取方式都能够包含所求连续优化问题的所有可行解。在对选取的Bloch球面进行搜索时,提出了近似等面积搜索的方法,进而推导出两个相位转角大小之间的反比例关系,染色体的变异操作也作了相应的修改以适应选取区域的限制。实验表明该算法在搜索能力方面与基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法基本相当,但优化效率方面有明显提高。     

基于QPSO算法的作业车间调度问题的研究

针对现行的遗传算法存在进化速度过慢和过早收敛的局限,以及粒子群优化算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法应用于作业车间调度问题.将该问题中的每个调度组成一个多维向量,以此向量作为量子粒子群优化算法中的粒子进行进化,由此在解空间内搜索最优解.实例仿真结果表明,该算法收敛速度快、全局收敛性能好,可以得到比遗传算法、粒子群优化算法更佳的调度效果,证明了算法的有效性.     

一种量子行为进化算法及应用

为了提高进化算法的优化能力,提出一种量子行为进化算法.该算法基于Bloch球面建立搜索机制,首先用量子位描述个体,用泡利矩阵建立旋转轴,用量子位在Bloch球面上的绕轴旋转实现进化搜索;然后用Hadamard门实现个体变异,以避免早熟收敛.这种旋转可使当前量子位沿着Bloch球面上的大圆逼近目标量子位,从而可加速优化进程.以函数极值优化为例,实验结果表明该算法具有较高的优化能力和优化效率.     

基于权重QPSO算法的PID控制器参数优化

传统的PID控制器参数优化方法容易产生振荡和较大的超调量,因此智能算法如遗传算法（SGA）和粒子群算法（PSO）被用于参数优化,弥补传统算法的不足,但是遗传算法在进化过程中收敛速度慢,粒子群算法存在易于早熟的缺点。在分析量子粒子群算法（QPSO）的基础上,在算法中引入了权重系数,提出使用改进的量子粒子群算法（WQPSO）优化PID控制器参数。将改进量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较。最后,通过三个传递函数实例,分别使用Z-N、GA、PSO方法和改进的量子粒子群算法进行了PID控制器参数优化设计,并对结果进行了分析。     

基于改进的量子粒子群算法在QoS组播路由中的研究

针对QoS组播路由问题,提出了一种改进的量子粒子群优化算法。为了更好地求解该问题,算法采用预处理机制。首先将图形网络拓扑转换为树形网络拓扑,在此基础上进行粒子的编解码,从而杜绝了坏粒子及环路的产生,减少了重复粒子;并利用量子粒子群算法进行粒子群遍历寻优,同时在每次粒子位置移动后,均进行粒子群体的交叉和选择操作,以提高粒子群个体的多样性,增强算法的全局寻优能力,加快算法的收敛速度。最后,将该算法与传统的粒子群优化算法进行编程对比。实验仿真结果表明:改进后的量子粒子群优化算法能获得比传统粒子群优化算法更优的解,同时具有更快的收敛速度及全局寻优能力。     

求解job shop调度问题的量子粒子群优化算法*

针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题。求解时,将每个调度按照一定的规则编码为一个矩阵,并以此矩阵作为算法中的粒子;然后根据调度目标确定目标函数,并按照量子粒子群优化算法的进化规则在调度空间内搜索最优解。仿真实例结果证明,该算法具有良好的全局收敛性能和快捷的收敛速度,调度效果优于遗传算法和粒子群优化算法。     

An improved quantum-behaved particle swarm optimization algorithm

In this paper, we propose some improvements that enhance the optimization ability of quantum-behaved particle swarm optimization algorithms. First, we propose an encoding approach based on qubits described on the Bloch sphere. In our approach, each particle contains three groups of Bloch coordinates of qubits, and all three groups of coordinates are regarded as approximate solutions describing the optimization result. Our approach updates the particles using the rotation of qubits about an axis on the Bloch sphere. This updating approach can simultaneously adjust two parameters of qubits, and can automatically achieve the best matching of two adjustments. To avoid premature convergence, the mutation is performed with Hadamard gates. The optimization process is performed in the n-dimensional hypercube space [?1,1] ⁿ , so the proposed approach can be easily adapted to a variety of optimization problems. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to the original one in optimization ability.     

量子衍生布谷鸟搜索算法

为提高布谷鸟搜索算法的寻优能力,通过在经典布谷鸟搜索算法中引入量子计算机制,提出了一种量子衍生布谷鸟搜索算法.该算法采用量子比特编码个体,采用泡利矩阵确定旋转轴,采用Levy飞行原理确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转实现个体更新.标准函数极值优化的实验结果表明,与传统布谷鸟搜索算法相比,该算法的搜索能力确有明显提升.     

量子衍生涡流搜索算法

涡流搜索是最近提出的新型优化算法, 具有操作简单且搜索能力强的突出优点, 但在后期容易陷入早熟收敛. 对比, 通过在该算法中引入量子计算, 提出一种量子衍生涡流搜索算法. 首先将涡流中心用量子比特编码; 然后将其在Bloch 球面上实施多次旋转得到多个个体, 将最优个体作为新的涡流中心, 完成一次迭代. 对新的涡流中心再次实施旋转, 直至满足终止条件. 标准函数极值优化的实验结果表明, 所提出的方法明显优于普通涡流搜索算法.

     

基于相位编码的混沌量子免疫算法

目前量子群智能优化算法的个体均采用基于量子比特测量的二进制编码方式,在用于连续问题优化时,由于频繁的解码运算,严重降低了优化效率.针对这一问题,本文提出一种混沌量子免疫算法.该方法直接采用量子比特的相位对抗体进行编码;用量子旋转门实现优良抗体的克隆扩增,通过在量子旋转门中引入混沌变量动态改变转角大小实现局部搜索;用基于Pauli-Z门的较差抗体的变异,实现全局优化.证明了算法的收敛性.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.实验结果表明该算法能有效改善普通免疫算法的搜索能力和优化效率.     

析因-粒子群算法及其在海上运动目标搜寻中的应用

针对粒子群算法在处理多峰复杂函数优化问题时容易陷入局部极值,难以满足海上运动目标搜寻问题的需要,提出一种基于析因思想的改进粒子群算法.所提算法结合种群智能思想与析因实验设计思想,利用随机化及区组化策略,设计参数在不同水平的组合,并得到相应的适应度值,获取各个参数的适应度曲线;分析各参数变化对适应度值的影响以及参数间的交互作用,基于此获取解空间形态;针对不同参数采用不同策略,利用种群迭代寻找全局最优解,使种群针对交互作用明显的参数侧重于全局搜索,针对交互作用不明显的参数侧重于局部搜索;最后将所提算法应用于海上运动目标搜寻问题,实验结果表明,相较其他几种对比算法,所提出的算法能够有效制定更优的搜寻计划.