一种改进的Grover量子搜索算法

Grover量子搜索算法以O(平方根N)的时间复杂度进行非结构化数据库穷举搜索,但当问题的解的个数增加,得到解的概率反而减少.本文分析了这种现象的原因,并提出了基于扩大搜索空间的改进算法.同时,为了在成功概率与迭代次数之间折中,增加一个新参数i使得算法可调.求逆问题的仿真实验表明该方法在同等迭代次数的条件下,成功概率高于传统Grover算法;且如果迭代次数不限,则成功概率可以更高.因此,本文算法更加有效.     

量子禁忌搜索算法的研究

针对量子智能算法对高维函数的优化时存在容易陷入局部最优的问题,提出了量子禁忌搜索算法.在量子比特相位增量空间方面,提出了一种按指数级别下降并可动态循环调整的策略;在候选解相位邻域空间方面,提出了一种与禁忌表中最优解有关的可动态调整的划分方法,并增加了候选解局部优化处理方法.为了验证算法的有效性,在高维函数极值问题和多维背包问题进行了仿真,结果表明本文算法收敛速度快,求解精度高.     

引入逆学习的量子自适应禁忌搜索算法

为增强量子进化算法的局部优化能力,结合禁忌搜索思想,提出一种具有逆学习机制的量子自适应禁忌搜索算法.算法采用一种量子自适应邻域映射机制,且禁忌表的禁忌长度可随量子态动态调整,这些策略较好的解决了集中性和多样性搜索的矛盾.另外,算法增加了一种能使个体尽快摆脱劣势区域的逆学习量子更新模式.设计的算法能较好的平衡全局和局部搜索,能有效避免量子过快陷入局部极值.通过实验表明提出的算法具有更好的局部搜索能力.     

量子进化策略

本文将进化策略和量子理论相结合,提出一种新的学习算法-量子进化策略(Quantum Evolutionary Strategies)算法.它是一种基于量子计算的概念和理论(诸如量子比特和量子叠加态)的进化策略算法,在这一算法中,采用量子编码来表征染色体,使用量子变异实现染色体的进化.由于量子变异中融入了当前最优解的信息,同时采用“全干扰交叉”操作克服早熟现象的发生,因此它比传统进化策略具有更快的收敛速度和全局寻优的能力.本文不仅从理论上证明了它的全局收敛性,而且仿真计算也表明了此算法的优越性.     

基于布谷鸟搜索算法的高光谱图像解混算法

将独立成分分析(ICA)算法用于高光谱图像解混时 ,算法对丰度的独立性要求与实际地物分布相矛盾;同时, 采用梯度算法对解混目标函数进行优化时,易收敛到局部极值点。针对上述问题,提出在非 负ICA(NICA)模型的目标函数中引入丰度和为一约束(ASC),确保解混出的丰度与实际地物分 布一致;同时,采用布谷鸟搜 索(CS)算法,利用其优异的全局搜索性能对提出的目标函数进行优化求解。为减少参数维数 并缩小CS算法的搜索范围,利用矩阵QR分解理论,将对解混矩阵的搜索转化为对一系列Give s矩阵的识别。仿真 数据和真实高光谱图像数据实验结果表明,提出的算法能有效地克服上述问题,在噪声为30dB、像元纯度为0.8时,解混指标光谱角距离(SAD)和 均方根误差(RMSE)达到了0.03以下,达到良好解混效果。     

一种有效的基于并行量子进化算法的图像边缘检测方法

本文基于费用函数最小化方法,提出一种混合并行量子进化算法用于文本图像的边缘检测。量子进化算法是一种基于量予计算的概念和理论(诸如量子比特和量子叠加态)的进化算法,它采用了量子编码来表征染色体,由于量子比特的概率表示,能够表示出解的线性叠加状态。此外,量子进化算法具有收敛快和好的全局搜索特性,因此它比传统的进化算法更适于并行结构的实现。我们将这一算法和局部搜索算法相结合,用于图像的边缘检测问题,得到了令人满意的检测效果,并对噪声有较好的抑制作用。     

基于量子衍生算法的8-puzzle问题分析

阐述了量子编码形式的多样性,概述了8-puzzle启发式搜索问题的量子衍生算法与计算策略;通过设置扩展深度界限,运用量子计数器和酉变换操作进行8-puzzle问题的量子计算.讨论了量子衍生算法与经典算法的比较．对启发式智能搜索在量子计算机上的实现方式作了进一步的讨论．     

基于精英策略改进的自适应布谷鸟搜索算法

传统的布谷鸟搜索算法,在二维优化问题中经常出现陷入局部最优、寻优解精度低以及计算解偏差大等问题.针对于此,本文提出了一种基于精英策略改进的自适应布谷鸟搜索算法.该算法仿生生物群体中的精英策略,将布谷鸟群体按照黄金分割,划分为普通布谷鸟与精英布谷鸟两类.普通布谷鸟基于Levy飞行寻找巢穴寄生,提高了寻优解的精度,加快了后...     

基于量子BP网络的图像压缩技术研究

量子神经网络是一门崭新的学科,是量子理论和人工神经网络结合的产物。它融合了量子计算与神经网络的优点,具有很高的理论价值和应用潜力。本文基于具有量子输入和量子输出的量子神经元模型,利用BP网络用于图像压缩的原理,同时借助复数BP算法提出了QBP算法,构建一种用于图像压缩的3层QBP网络模型,实现了图像压缩与图像重建。仿真结果表明,在与BP网络压缩比相同的情况下,QBP网络不仅获取较好的重建图像质量,而且在最佳学习速率下迭代次数比BP网络少。     

基于搜索策略的烟花算法研究

为了克服烟花算法容易早熟,提高其寻优精度,提出一种基于搜索策略的烟花算法。首先,通过最小爆炸半径检测,得到种群适应度值。其次,在烟花种群多次迭代过程中对当前最佳烟花个体进行动态随机搜索,增强对当前阶段最佳个体邻域范围内的搜索。最后,根据当前最佳个体之间的拥挤程度,存留10%的最佳个体,对剩余烟花个体采用佳点集策略进行初始化操作,辅助种群个体逃离局部最优。实验结果表明,所提算法相比同类烟花算法有效提高了求解精度,且收敛速度较快。     

均衡单进化布谷鸟算法

针对布谷鸟算法采用整体评价策略处理多维度自变量相关优化问题时,维度耦合现象会恶化算法的搜索速度和收敛精度,提出均衡单进化的布谷鸟算法（ESCES）.该算法给出一种新型的均衡单进化函数评价策略,即每一代进化只随机更新目标函数的单个维度,并且随机更新的维度服从均匀分布,避免多维度之间互相干扰.同时,提出两种新型随机游动步长更新学习律,提高了优化算法的全局搜索速度和收敛精度.实验测试结果和显著性统计结果表明,ESCES算法与5个改进CS算法及7个其它最新智能优化算法相比,在全局寻优性能、搜索速度和收敛精度上均获得较大的改进.     

求解改进布谷鸟算法的置换流水车间调度问题

针对实际工况下置换流水车间调度问题,文中以最小化完工时间为目标对标准布谷鸟算法进行了改进。为提高优化解的稳定性和算法的计算精度,该算法将淘汰概率引入动态自适应机制,将局部搜索引入差分进化机制,并在初始种群的生成中引入NEH算法。文中将改进的布谷鸟算法运用于解决实际工况下的置换流水车间调度问题,通过与标准布谷鸟算法仿真优化结果进行对比,证明了改进布谷鸟算法具有更好的解的稳定性和更高的寻优精度。     

采用搜索趋化策略的布谷鸟全局优化算法

布谷鸟搜索算法是一种基于莱维飞行搜索策略的新型智能优化算法.单一的莱维飞行随机搜索更新策略存在全局搜索性能不足和寻优精度不高等缺陷.为了解决这一问题,本文提出了一种改进的布谷鸟全局优化算法.该算法的主要特点在于以下三个方面:首先,采用全局探测和模式移动交替进行的模式搜索趋化策略,实现了布谷鸟莱维飞行的全局探测与模式搜索的局部优化的有机结合,从而避免盲目搜索,加强算法的局部开采能力;其次,采取自适应竞争机制动态选择最优解数量,实现了迭代过程搜索速度和解的多样性间的有效平衡;最后,采用优势集搜索机制,实现了最优解的有效合作分享,强化了优势经验的学习.对52个典型测试函数实验结果表明,本文算法不仅寻优精度和寻优率显著提高,鲁棒性强,且适合于多峰及复杂高维空间全局优化问题.本文算法与最新提出的改进的布谷鸟优化算法以及其它智能优化策略相比,其全局搜索性能与寻优精度更具优势,效果更好.     

Asymmetrical Quantum Encryption Protocol Based on Quantum Search Algorithm

Quantum cryptography and quantum search algorithm are considered as two important research topics in quantum information science. An asymmetrical quantum encryption protocol based on the properties of quantum one-way function and quantum search algorithm is proposed. Depending on the no-cloning theorem and trapdoor one-way functions of the public- key, the eavesdropper cannot extract any private-information from the public-keys and the ciphertext. Introducing key-generation randomized logarithm to improve security of our proposed protocol, i.e., one private- key corresponds to an exponential number of public-keys. Using unitary operations and the single photon measurement, secret messages can be directly sent from the sender to the receiver. The security of the proposed protocol is proved that it is informationtheoretically secure. Furthermore, compared the symmetrical Quantum key distribution, the proposed protocol is not only efficient to reduce additional communication, but also easier to carry out in practice, because no entangled photons and complex operations are required.     

杜鹃鸟搜索算法优化最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型

为了提高网络入侵检测率,提出一种改进杜鹃鸟搜索（MCS）算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM ）的入侵检测模型（MCS-LSSVM ）。首先将LSSVM 的参数作为杜鹃鸟的鸟巢位置,然后通过模拟杜鹃鸟种群寄生繁衍机制,找到鸟巢最优位置,并转化成LSSVM 最优参数,最后采用最优参数建立最优建立入侵检测模型,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,MCS-LSSVM 不仅提高了网络入侵的检测率,而且减少了训练时间,提高网络入侵检测效果。     

相位不匹配的量子搜索算法

 当搜索空间局限在二维复子空间中时,如果无序数据库中的总个数足够大,那么倘若任意的两个完全独立的相位旋转角集合(但其中一个集合中元素的个数相对于无序数据库中的总个数相对较小)满足多相位匹配方程,则仍然能以较高的成功概率找到唯一的目标态.本文针对一种带有特定前提条件的量子搜索问题,说明了可通过结合多相位匹配方程和经典的穷举算法以使得该目标态能以几乎接近100%的成功概率找到.最后给出了一个实例.     

改进布谷鸟算法在协同干扰资源分配中的应用

针对敌方雷达网的多干扰机协同干扰资源分配问题,提出了一种基于二维整数编码的改进布谷鸟(ICS)算法。首先,根据不同干扰样式在不同恒虚警检测器中的干扰效果差异,从压制概率公式出发,构建目标函数;然后,根据分配原则建立干扰资源分配模型;最后,利用ICS算法对模型寻优求解,并给出具体求解步骤。仿真结果表明:ICS算法收敛速度快,全局寻优能力强,能很好地解决雷达干扰资源协同优化分配问题。     

基于模拟退火的自适应离散型布谷鸟算法求解旅行商问题

提出了一种基于模拟退火的自适应离散型布谷鸟算法求解旅行商问题.该算法在布谷鸟搜索算法原理的基础上,构造了旅行商问题的路径求解策略.由于算法的局限性,随着算法的调整和迭代次数的增加,容易破坏已形成的路径,从而使得算法通用性不强.针对这一局限性,本文提出了一种自适应局部调整算子和全局随机扰动策略.采用简单的2-opt算子作为局部优化算子加快算法收敛速度,引入模拟退火机制防止算法陷入局部最优.采用标准TSPLIB多组数据进行测试,并与有代表性的优化算法进行结果比较.实验结果证明了该算法在精度和稳定性方面的优势.