Grover量子算法在搜索无序数据库最小值中的应用

Grove量子搜索算法利用了量子态的并行计算的特性,具有高效的搜索效率,因此得到了深入研究和广泛应用.详细分析了Grover量子搜索算法的原理和性能,通过仿真验证了该算法的搜索效率.研究了改进的Graver算法及其在无序数据库搜索中的应用,给出了一种求无序数据库最小值的量子算法.仿真试验表明,相对于常规搜索算法,该算法在保证高搜索成功概率的同时,大大减少了搜索次数,时间复杂度仅为O(平方根N).     

一种改进搜索无序数据库最小值的量子算法

Grover量子搜索算法利用了量子态的并行计算特性,具有高效的搜索效率,因此得到深入研究和广泛应用.分析Grover量子搜索算法的原理及性能,深入研究将其应用于搜索无序数据库最小值的算法,针对该算法搜索次数较高的缺点,提出一种双门限搜索无序数据库最小值算法.经过仿真发现,改进算法的搜索次数比原算法少,将该算法运用在多用户检测中,该算法具有接近于最优多用户检测算法的误码率性能,而在复杂度上却远远低于最优多用户检测算法.     

三个量子比特的GroVer量子搜寻算法的核磁共振实现

Ｇｒｏｖｅｒ量子搜寻算法是一种重要的量子算法。本文利用核磁共振模拟机首次实现了三个量子比特（ｑｕｂｉｔ）的Ｇｒｏｖｅｒ搜寻算法,讨论了量子计算机确实比经典电子计算机有效。     

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.     

基于量子计算的僵尸网络周期性通信行为检测算法

僵尸网络需要在控制者和受控主机之间维持周期性通信,如果能够有效识别僵尸网络的周期性通信行为,就能够以此为基础实现僵尸网络检测。尽管一些算法提出了基于周期性通信行为的僵尸网络检测方法,但是如何在海量数据中实现僵尸网络的快速检测仍然是一个问题。基于量子计算的僵尸网络周期性通信行为检测算法,是在已有算法的基础上引入量子计算来提高周期性通信检测算法的速度。实验结果表明,改进后的算法与已有算法相比,拥有相同的检测精度,与此同时,能够使用较少的查询次数完成僵尸网络检测,能够有效提高僵尸网络检测的速度。     

基于量子优化算法的交通视频结构化分析

结合智慧城市建设过程中交通视频车辆信息快速分析的需求,利用深度学习检测算法对非结构化的车辆交通视频数据进行粗粒度目标检测,提取车辆信息特征,然后利用基于传统算法模型的量子优化算法对交通视频中车辆信息数据进行分类预测分析,测试结果显示,该方法对交通视频结构化分析中车辆品牌信息可实现正确识别,效果良好,初步实现了基于量子优...     

基于线状特性的大数据地铁用户识别与定位方法

从MR原始数据特性出发研究数据结构与字段,采用基于线状特性分析MR大数据的地铁用户识别过滤方法和位置定位方法,该方法经过验证能够有效输出地铁用户数据并定位在地图上,解决人工地铁测试效率低且测试片面的问题,实现基于大数据的自动化地铁网络评估,提供海量的有效定位数据用于地铁评估与分析。     

基于移动大数据的同一用户识别分析模型

为了有效判别行驶车辆内车载乘客手机数量实际匹配的乘客人数,提出一种将聚类算法和呼叫指纹识别算法相组合的算法(CHC-CFA)。运用组合算法结合车辆内乘客携带手机的实时轨迹数据以及历史呼叫指纹数据建立同一用户识别模型,有效地判别出车辆内实际乘客人数,用于判别行驶车辆是否存在超员的异常问题,也可以对当前HOV车道的车辆内乘客数实时监测提供一种新的辅助检测方法。实验结果表明,该模型能有效判别行驶车辆内车载乘客手机数量实际匹配的乘客人数并有较高的检测准确率。     

基因信息处理中的量子搜索特性

DNA复制和蛋白质合成过程中的核苷酸基配对过程可以看成是无序数据项的搜索问题.量子搜索与经典搜索相比,具有平方根数量级的加速.本文通过符合Grover量子搜索算法的经典谐振子系统和量子隧道效应建立了核甘酸基配对和氢键形成的模型,并从维持量子相干性的角度探讨了DNA聚合酶的催化作用,从信息学的角度论证了生物信息处理的优化.     

基于量子计算方法的多址DCSK通信系统的研究

为了降低多用户之间的干扰问题,提出了一种新的混沌多址通信系统（多比特MA-DCSK）,并设计了该系统的多用户检测算法。通过仿真实验,比较了该多比特MA-DCSK系统与可变延时MA-DCSK系统的误码率性能,证明了该系统具有更低的误码率。利用量子并行运算的特性,采用Grover量子算法解决多用户检测算法的计算复杂度,这种算法可以将复杂度从 降低到 。仿真结果表明,在不影响系统性能的同时,量子算法可以有效地降低计算复杂度。     

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.     

基于量子计算模型的混合进化算法及其性能分析

 提出了基于量子动力学机制的混合进化算法,该算法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,种群内部采用自适应算子搜索局域的最优解,种群之间则采用基于量子动力学机制的协同进化.混沌系统生成的初始染色体序列实际上并不完全随机,因此我们提出非对称区间产生混沌染色体序列并能生成更多的优秀个体.为解决二进制算法所不能避免的精度与效率的冲突,本文采用十进制编码染色体.利用量子动力学机制的高度分布并行性,本模型能更好的适应复杂的动态环境.我们不仅证明了算法的收敛性而且分析了提高算法性能的策略,仿真实验也验证了该算法的优越性.     

基于多宇宙并行量子遗传算法的多传感器图像融合方法

采用基于对比度视觉模型的图像融合最优分块搜索算法,对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的清晰恢复进行了深入研究.针对该算法在图像较大时融合的计算量大,耗时长,难以进行快速、实时融合等缺点,通过分析该算法固有的时间复杂性和并行性,提出了一种基于多宇宙并行量子遗传算法和对比度视觉模型的多传感器图像融合方法.实验表明,该方法融合计算速度快,并行性能理想.     

基于Voronoi图和量子遗传算法的飞行器航迹规划方法

以飞行器航迹规划为应用背景,提出一种基于Voronoi图和量子遗传算法的飞行器航迹规划方法。首先,建立威胁源的V图,并构建发射点、目标点与威胁源的V图赋权有向图,从而建立飞行器航迹规划V图空间;然后,对传统量子遗传算法进行改进,引入了量子门旋转角步长动态调整机制;并增加了量子交叉操作和量子变异操作,使得改进后的量子遗传算法具有更高的搜索效率,采用改进后的量子遗传算法求解V图空间中的最优航迹;最后,进行了仿真实验。仿真结果表明,基于V图和量子遗传算法的航路规划方法是可行和有效的。     

基于云计算的大数据挖掘平台

开发了一个基于云计算的并行分布式大数据挖掘平台——PDMiner.PDMiner实现了各种并行数据挖掘算法,如数据预处理、关联规则分析以及分类、聚类等算法.实验结果表明,并行分布式数据挖掘平台PDMiner中实现的并行算法,能够处理大规模数据集,达到太字节级;具有很好的加速比性能;实现的并行算法可以在商用机器构建的并行平台上稳定运行,整合了已有的计算资源,提高了计算资源的利用效率;可以有效地应用到实际海量数据挖掘中.在PDMiner中还开发了工作流子系统,提供友好统一的接口界面方便用户定义数据挖掘任务.     

基于多算子协同进化的自适应并行量子遗传算法

量子遗传算法具有种群规模小,全局搜索能力强的特点被广泛应用于各类优化问题的求解.为了进一步提高量子遗传算法的收敛速度和搜索稳定性,克服算法的早熟问题,本文改进了基于自适应机制的量子遗传算法.在自适应量子遗传算法的基础上根据种群的适应度定义了个体相似度评价算子、个体适应度评价算子和种群变异调整算子及相应算子的计算方法,利用多算子协同评价当前种群状态并根据进化代数的变化,自适应的改变个体的变异概率,提高了算法全局寻优能力和收敛速度,降低了算法陷入局部寻优的概率.此外,为了提高算法的时间效率,将算法采用并行多宇宙的方式实现.实验结果表明,本文提出的算法在全局搜索性能、收敛速度和时间效率方面有较好的综合表现.     

基于量子遗传算法的嵌入式系统软硬件划分算法

针对嵌入式系统软硬件协同设计中的软硬件划分问题，本文在改进了基于基本调度块图的软硬件划分模型的基础上，提出了一个基于量子遗传算法(QGA)的软硬件划分算法。通过采用自适应的适应度函数、惯性量子旋转角调整策略以及引入量子交叉操作，提高了算法的搜索效率，实验结果说明了该算法对解决软硬件划分问题的有效性。     

基于量子遗传算法的量子细胞自动机仿真方法

利用遗传算法对基于半经典模型的量子细胞自动机进行仿真时,通常会遇到多个极值,容易陷入局部最优。为将量子遗传算法用于量子细胞自动机仿真,对量子遗传算法进行改进,将二进制量子位改为多进制量子位,重新设计了量子旋转门的调整策略,并给出了具体实现步骤。通过对测试函数寻优和量子细胞自动机电路的仿真,结果表明,改进后的量子遗传算法平均误差低,不易陷入局部极值,收敛速度较快,适用于量子细胞自动机仿真。     

移动计算用户界面可用性评估的眼动方法

 为了降低传统可用性评估方法中的主观影响和误差,本文应用眼动跟踪技术分析人机交互过程中的认知情况,提出移动计算用户界面可用性评估方法.该方法选取凝视时间、凝视数目、感兴趣区转移频次矩阵等眼动指标,并结合交互任务与自顶向下的视觉认知机制对界面进行分析,建立可用性评估模型,考察视觉搜索和信息加工等认知效率,进而为界面设计优化提供指导.以手机用户界面为对象的评估实例表明,该方法可有效分析界面认知内因,获取可用性问题清单,与用户主观评估保持较高一致性,验证了其实用性与有效性.