混沌映射的多种群量子粒子群优化算法

针对量子粒子群优化算法存在早熟收敛的问题,提出一种基于Logistics混沌映射变异的多种群量子粒子群优化算法（CMQPSO）,采用分段Logistics混沌映射生成初始粒子群,根据适应度值将群体分为顶层和底层种群。顶层出现聚集时才进行高斯扰动,底层种群则按概率通过Logistics混沌变异生成分布更为均匀的粒子,提高种群的多样性,从而较好地平衡了算法的局部和全局搜索能力。对测试函数的计算表明算法较QPSO等其他算法在搜索能力和收敛速度方面有明显改进。分析了算法重要参数停滞阈值[Cσ]和比例系数[S]对搜索性能的影响,给出合理的取值范围。     

红外图像自适应增强的模糊粒子群优化算法

针对红外图像目标与背景区分不明显、对比度低的特点,把粒子群优化算法应用到红外图像增强中,提出了红外图像自适应增强的模糊粒子群优化算法。灰度变换增强是红外图像增强的首选方法之一,而选取适当的阈值是其取得良好的增强效果的有力保证。该算法通过粒子群优化算法来寻求最大熵准则下的自适应阈值,然后用模糊灰度变换增强方法自适应地拉伸红外图像灰度,增强图像。仿真实验表明,相对于常见的直方图处理,该算法能降低红外图像中背景对目标的影响,能提高红外图像的对比度。     

量子PSO粒子滤波在DR/GPS组合导航系统中的应用

将量子粒子群优化(QPSO)算法与粒子滤波(PF)相结合,提出了量子PSO粒子滤波(QPSO-PF)算法,对航位推算(DR)与GPS组合导航系统中的里程系数误差和航向误差进行辨识估计,并对里程系数和航向进行修正。该算法采用量子位对粒子进行编码,引入量子旋转门与变异操作保持了粒子集的多样性,通过QPSO搜索寻优重新分配粒子,使粒子集有效地逼近真实的后验概率分布,从而有效地减轻了退化现象,提高了PF的精度。DR/GPS组合导航系统跑车实验结果表明:该算法有效地抑制了DR导航系统误差的增长,提高了组合导航系统的定位精度。     

小波域红外图像增强算法研究

由于红外图像成像机理及红外成像系统自身的原因,红外图像大多对比度低、细节信息不明显,视觉效果差,需要经过增强处理改善图像质量。提出一种基于小波的多分辨分析方法和Retinex图像增强算法相结合的红外图像增强方法。利用小波把红外图像分解成近似子图像和细节子图像,对近似子图像进行改进的Retinex增强算法处理,对细节子图像采用多策略小波阈值增强,最后小波重构得到增强的红外图像。实验结果表明,该算法对红外图像具有较好的增强效果。     

用带变异因子的QPSO算法解决Job-Shop调度问题

由于量子粒子群优化算法仍有可能会出现早熟现象,因此将变异机制引入量子粒子群优化算法以使算法跳出局部最优并增强其全局搜索能力,并将改进后的量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题。仿真实例表明,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、粒子群优化算法和量子粒子群优化算法。     

基于传感器测量系统的EIT重构算法研究

在传感器进行电位测量的电阻抗成像(EIT)数据采集系统的基础上,通过在粒子群搜索策略中引入量子行为特性,提出一种自适应量子粒子群算法,该算法提高了最优解搜索的成功率。应用于求解EIT逆问题,仿真实验结果表明:与粒子群算法相比,量子粒子群优化算法能有效克服粒子群优化(PSO)算法易出现的早熟收敛问题,收敛速度快,并且能够有效地提高图像分辨率。     

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。     

基于改进粒子群算法的图像灰度增强研究

针对灰度图像增强的特点,采用具有混沌量子特性的粒子群优化算法。首 先粒子以全局最优解更新自身的速度和位置;接着量子效应的概率密度函数使束缚状态的粒 子以一定概率出现在整个可行搜索空间的任何位置;然后混沌状态使粒子从无序到有序转 变,相关因子避免了搜索的盲目性;最后灰度图像采用非线性映射曲线变换,其函数转化为 改进粒子群算法的参数。实验仿真显示算法对图像灰度增强效果优,定量评价指标好,时效 性佳。     

自适应混沌量子粒子群算法及其在WSN覆盖优化中的应用

针对传统粒子群优化算法容易陷入局部极值和收敛速度慢等不足,通过研究种群多样性与粒子群算法进化的关系,提出一种动态自适应混沌量子粒子群优化（DACQPSO）算法。该算法将种群分布熵引入粒子群的进化控制,以Sigmoid函数模型为基础,给出了量子粒子群算法收缩扩张系数的计算方法;以平均粒距作为混沌搜索的判别条件进行混沌扰动。将DACQPSO算法应用于无线传感器网络（WSN）的覆盖优化中,并作了仿真分析。实验结果表明,DACQPSO算法在覆盖率指标上比标准粒子群、量子粒子群、混沌量子粒子群算法分别提高了3.3501%、2.6502%和1.9000%,有效地提高了WSN的覆盖性能。     

多比特概率幅编码的量子衍生粒子群优化算法

为了提高粒子群算法的优化能力, 提出一种新的量子衍生粒子群优化算法. 该方法采用多比特量子系统的基态概率幅对粒子编码, 基于自身最优粒子和全局最优粒子确定旋转角度, 采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施粒子的更新. 在每步迭代中, 只需更新粒子的一个量子比特相位, 即可更新该粒子上的所有概率幅. 标准函数极值优化的实验结果表明, 所提出算法的单步迭代时间较长, 但优化能力较同类算法有大幅度提高.