一种解决组合优化问题的改进型量子遗传算法

在量子遗传算法(QGA)的基础上,提出了一种解决组合优化问题的改进型量子遗传算法(NIQGA).为充分利用量子态的干涉性和纠缠性,该算法引入了动态调整量子门旋转角步长机制、量子交叉操作和量子变异操作,因而具有更高的搜索效率.利用两种典型组合优化问题——0/1背包问题和路由选择问题进行验证.结果表明,相比于GA和QGA,NIQGA具有收敛速度快和全局搜索能力强的特点,在解决基因间弱关联性的组合优化问题时有更优的性能.     

光电二极管推进光存储器的发展

光电二极管推进光存储器的发展虽然多数人对小型光盘如何工作已有些概念，但只有少数人能详细描述其过程，更少数人可以描述光电二极管对ＣＤ－ＲＯＭ驱动器工作的作用。然而，这种微型元件对驱动器功能有重要影响。ＣＤ－ＲＯＭ是个标准直径为１２０ｍｍ的塑料盘，在从盘...     

基于遗传算法的MCM热布局优化研究

在多芯片组件（Multi-Chip Module，MCM）的热设计中，MCM内裸芯片组装密度大，且裸芯片是主要发热源，各裸芯片之间的位置布局直接影响MCM内温度场分布，进而影响MCM的可靠性。本文基于热叠加模型，选取裸芯片的平均温度作为评价指标，确定出用于MCM热布局优化的适应度函数，基于遗传算法提出一种MCM热布局优化算法，并编制相应优化程序，实现对裸芯片的热布局优化，得出热布局规则用于指导MCM的实际热设计；采用有限元分析软件ANSYS，对MCM布局优化结果进行温度场-应力场偶合分析，以仿真的方法验证MCM热布局优化算法的有效性。     

具有高量子效率、低暗电流、高可靠性的平面InGaAs PIN光电二极管

本文详细讨论了量子效率和响应时间两个重要参数与器件结构参数的关系，为器件设计提供了依据，并提出了器件的设计方案。根据设计方案研制出的平面ＩｎＧａＡｓＰＩＮ光电二极管，量子效率高达９０％以上，暗电流为１００ｐＡ。在－１０Ｖ偏置下，１８０°Ｃ时ＭＴＴＦ大于３０００ｈ，２３０°Ｃ时ＭＴＴＦ为５００ｈ。     

一维0.18 μm CMOS光电二极管量子效率的研究与模拟

为了建立更精确的CMOS光电二极管SPICE模型,使之在像素电路模拟中能够更好地反映实际的光电转换物理现象.使用连续性方程和不同的边界条件对CMOS光电二极管建立了一维物理模型,然后代入普通 CMOS 0.18工艺参数在温度为300 K、反偏电压为2.2 V时,对N-diff/P-epi, N-well/P-epi两种结构的二极管量子效率进行了模拟.其中考虑了表面复合速率、外延层厚度、P 衬底与P外延同质结等因素对模拟结果的影响.在此基础上,还对CMOS光栅二极管的量子效率进行了计算. 模拟结果符合这些器件已知的特性.     

快速退火对SiGe/Si多量子阱p-i-n光电二极管的影响

利用光电流谱,结合X射线双晶衍射研究了快速退火对Si1-xGex/Si多量子阱p-i-n光电二极管的影响.由于应变SiGe的部分弛豫和Si-Ge互扩散,退火后的二极管的截止波长有显著的减小. 但是,在750-850℃范围内,波长蓝移量随着退火温度的增加而变化缓慢,而样品的光电流强度却随温度是先减弱而后又增强,这可能主要是由于在不同温度退火过程中失配位错的产生和点缺陷的减小造成的.     

采用量子点敏化光电二极管的近红外成像仪

据《Laser Focus World》杂志报道,InGaAs光电二极管和量子阱红外光电探测器是特别适合在1μm～2μm附近谱区内进行近红外探测和成像的典型器件。但是用这些材料来制作大面积的器件,其成本显得过于昂贵,     

多目标量子编码遗传算法

如何使算法快速收敛到真正的Pareto前沿,并保持解集在前沿分布的均匀性是多目标优化算法重点研究解决的问题。该文提出一种基于量子遗传算法的多目标优化算法,利用量子遗传算法的高效全局搜索能力,在整个解空间内快速搜索多目标函数的Pareto最优解,利用量子遗传算法维持解集多样性的特点,使搜索到的Pareto最优解在前沿均匀分布。通过求解带约束的多目标函数优化问题,对该文算法的多目标优化性能进行了考察,并与NSGAII,PAES,MOPSO和Ray-Tai-Seows算法等知名多目标优化算法进行比较,结果证明了该文算法的有效性和先进性。     

多宇宙并行量子遗传算法

提出了一种多宇宙并行量子遗传算法,并从理论上证明了算法的全局收敛性.算法中将所有的个体按照一定的拓扑结构分成一个个独立的子群体,称为宇宙;采用多状态基因量子比特编码方式来表达宇宙中的个体;采用通用的量子旋转门策略和动态调整旋转角机制对个体进行演化;采用量子非门实现量子变异以阻止早熟收敛;各宇宙独立演化,宇宙之间采用最佳移民和量子交叉操作来交换信息,提高算法的执行效率.将该算法与独立分量分析算法相结合,提出一种盲源分离新方法.仿真结果表明:新方法比采用常规遗传算法和量子遗传算法的盲源分离方法具有明显的高效性.     

基于遗传算法的排产优化方法

针对单件小批量生产车间的优化排产问题,采用遗传算法进行研究,设计了一种分组编码方案,提出了可处理零部件间装配关系的适应度函数算法。介绍了遗传算法在车间优化排产中的实现方法及结果,重点讨论了编码方案及适应度函数设计。基于此算法,开发了生产作业计划排产软件,可完成顺排产与倒排产的自动排产,实现工艺排产的智能化。     

基于量子遗传算法的CDMA多用户检测技术

多用户检测技术的最优解在常规条件下是个NP难解问题,利用量子态并行计算特性和量子纠缠特性能有效获得多用户检测的最优解,现提出了一种基于量子计算理论和遗传算法理论相结合的量子遗传算法的多用户检测技术.仿真结果表明,此方法在误码率方面具有良好的性能并且其抗多址干扰能力和抗远近效应能力明显优于经典遗传算法多用户检测器和传统检测器.     

基于粒子群优化算法的房屋布局优化

随着社会经济建设进程的快速发展,人们的生活水平得到提高,现代化城市建设的进程促使房地产建筑项目数量增加,我国逐渐成为全世界建筑行业发展最迅速的发展中国家之一,同时也加剧了房地产市场竞争的激烈程度。而优化房屋结构设计,能增加企业效益,满足居民需求。文章将通过粒子群优化算法对房屋布局进行优化。     

基于遗传算法的J波识别优化算法

J波是心电信号的异常变异,具有不易察觉的特点,在J波的识别中特征数量对于识别准确率具有很大的影响,结合遗传算法对用于J波识别所提取的特征进行优化处理,设计的J波分类模型能够有效地提高分类识别准确率,同时可以减少识别时间.利用MATLAB进行仿真验证,结果显示,设计的J波识别系统能够达到96.8％的准确率与2.3s的识别时间,能够有效地辅助医生进行J波诊断.     

基于嫁接遗传算法的微波电路优化技术

嫁接种群向进化种群添加个体的多样信息，避免了基本遗传算法的过早收敛。同时嫁接种群指导进化方向，加快了收敛速度。另一方面交叉矩阵使适值高的个体以低概率交叉，在一定程度上改善了算法的收敛性。最后用四种优化方法设计宽带阶梯阻抗变换器，结果表明基于嫁接遗传算法的微波电路优化设计具有高效性和精确性。     

基于车流量和粒子群算法的无线接入点布局

市车载网环境下车辆的高速移动以及街道障碍物阻挡等原因,导致VANETs分割现象严重,以至于车载网不能正常通信,因此许多研究提出通过引入无线接入点（AP）来增强车载网通信的可能性.本文就是针对城市环境的VANETs的AP布局问题的研究,在基于车流量和粒子群算法的基础上提出的解决方案,并给出了相应的仿真,仿真结果表明该算法能在保证覆盖率的情况下实现AP的优化布局,同时在寻优过程中具有较快的收敛速度和较好的收敛性.     

基于混合遗传算法的导频优化

OFDM系统中,基于压缩感知的稀疏信道估计能够充分利用无线信道的固有稀疏性,进而降低导频开销,提高频谱利用率。针对压缩感知信道估计的导频设计,通过最小化压缩感知理论中测量矩阵的互相关性,提出一种基于混合遗传算法的导频优化方法。该方案首先采用遗传算法获得次优初始导频序列,然后结合导频位置以及导频功率对导频序列逐位进行替换、优化,以使测量矩阵的互相关性最小。MATLAB 仿真结果表明,相比于伪随机导频设计和等间距导频设计,该算法能够保证较低的均方误差和误码率。     

Optical synthetic aperture circle-array optimization based on genetic algorithm

An optimization model of circle array was set up from the basic optical synthetic aperture imaging principle. The circle array was optimized by adopting a genetic algorithm with an improved real coding method coding the location of sub-apertures. The measure function was designed based on maximizing the distances between u-v coverage dots and minimizing the redundant array. The point spread function, optical transfer function and diffractive imaging were analyzed with the circle array synthetic aperture imaging system. The optimized result of 8 to 16 sub-apertures on a circle array was obtained, and they were compared to the results achieved through simulated annealing algorithm. Using the emulator program, the point spread function was analyzed and contrasted to that of a uniform circle array. Results show that the real coding genetic algorithm can resolve the array optimization well, cost less time and get a better optimization compared with the simulated annealing algorithm.     

基于改进量子遗传算法的图像边缘检测研究

针对量子遗传算法在图像边缘检测存在的不足,提出一种改进的措施。首先对量子比特实施变换来控制量子态的演化和传递,对量子门旋转角大小增设系数来改变控制算法的收敛速度,旋转角方向调整系数避免部分个体因种群规模较大而使得角度方向改变值过小;然后进行量子比特幅编码,令有基因位的概率幅相同,使在整个解空间中所有可能解的取值概率相同;最后给出了图像边缘评价函数。实验仿真通过不同算法对比,本文算法对图像边缘检测效果好。     

基于量子遗传算法的传感器网络拓扑结构控制.

目前传感器网络的应用有2个趋势:支持多业务和提供服务质量保障。出于低耗能、高连通性等目的,对网络的拓扑结构进行控制较为关键。对此进行了研究,提出了基于量子遗传算法的网络拓扑结构控制解决方案。仿真实验表明量子遗传算法在求解性能上优于常规遗传算法,达到了低耗能和高连通性的目标。