应用QPSO算法求解二维热传导反问题

热传导反问题在国内研究起步较晚,研究方法有很多,但通常方法很难较好地接近全局最优。在经典的微粒群优化算法(PSO)的基础上,通过研究基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)提出了应用基于量子行为的微粒群优化算法进行二维热传导参数优化,具体介绍依据目标函数如何利用上述的算法去寻找最优参数组合。在具体应用中为了提高算法的收敛性和稳定性对算法进行了改进,并进行了大量实验,结果显示在解决热传导反问题优化问题中,基于QPSO算法的性能优越,证明QPSO在热传导领域具有很大的实际应用价值。     

QPSO算法与PSO算法求解二维热传导反问题

热传导反问题在国内研究起步较晚,研究方法有很多,但通常方法很难较好地接近全局最优.在介绍经典的微粒群优化算法(PSO)的基础上,研究基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的二维热传导参数优化方法,具体介绍依据目标函数如何利用上述的算法去寻找最优参数组合.为了提高算法的收敛性和稳定性,在具体应用中对算法进行了改进,并进行了大量实验,结果显示在解决热传导反问题优化问题中,基于QPSO算法的性能比经典PSO算法更加优越,证明QPSO在热传导领域具有很大的实际应用价值.     

高维多峰函数的量子行为粒子群优化算法改进研究

针对群智能优化算法求解高维多峰函数时,难以优化粒子每一维和易陷入局部极值点问题,在分析了量子行为粒子群优化（QPSO）算法机理的基础上,对QPSO算法进行改进：采取前后代粒子逐维对比优化,以及构造一种新的调控收缩-扩张系数的函数。实验结果表明,改进算法在收敛精度与收敛速度上都十分显著地优于QPSO算法,而且具有很强的避免陷入局部最优的能力,非常适合求解高维、多峰优化问题。     

QPSO算法优化的非线性观测器设计方法研究

具有量子行为的粒子群优化算法(Quantum-behavedParticleSwarmOptimization,简称QPSO)是继粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,简称PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法。论文在研究基于PSO算法的非线性观测器基础上,提出了一种基于QPSO算法的非线性观测设计方法。以vanderPol系统为例进行了仿真实验,其基本思想是将非线性连续时间系统的状态估计问题转换为非线性函数的在线优化问题,然后利用PSO或QPSO算法获得系统状态的最优估计。仿真结果显示了基于QPSO算法的非观测器比基于PSO算法的非线性观测器的性能更优越。     

服从传输方程光学层析图像的正则化重建

基于近红外光子的辐射传输方程给出一种光学层析图像的正则化重建方法。通过引入图像熵和局部平滑函数为正则化项克服了重建问题的病态特性。首先阐述了基于辐射传输方程光学层析成像的前向模型，进而提出基于平滑准则的正则化重建方法。重建过程是对目标函数的优化过程。目标函数包括预测值和测量值之间的误差函数和正则化函数两部分。对上述目标函数，采用基于梯度的迭代优化方法。本文提出一种具体的基于梯度树的梯度求解算法。实验表明：该方法与非正则化重建方法相比，可有效降低重建的病态性。提高图像重建质量。     

基于替代函数及贝叶斯框架的1范数ELM算法

针对极端学习机 (Extreme learning machine, ELM)算法的不适定问题和模型规模控制问题,本文提出基于1范数正则项的改进型ELM算法. 通过在二次损失函数基础上引入1范数正则项以控制模型规模,改善ELM的泛化能力.此外,为简化1范数 正则化方法的求解过程,利用边际优化方法,构建适当的替代函数,以便于采用贝叶斯方法代替计算复杂的 交叉检验方法,并实现正则化参数的自适应估计.仿真结果表明,本文所提算法能够有效简化模型结构,并 保持较高的预测精度.     

高光谱混合像元分解的稀疏优化算法

提出一种参数自适应估计的高光谱混合像元分解算法。为混合像元分解问题建立新的约束优化模型,该模型的目标函数由L2误差项和Lp正则项构成。利用交替优化方法将模型分解为若干子问题,采用邻近算子方法求解这些子问题。在交替迭代的求解过程中,根据每次迭代的结果自适应地选择模型参数。从理论角度分析了算法的收敛性,并通过实验验证了所提算法的有效性。实验结果还表明,与经典的高光谱混合像元分解算法相比,所建立的模型及提出的求解算法可获得更佳的混合像元分解效果。     

基于QPSO方法优化求解TSP

针对粒子群优化算法PSO求解旅行商问题TSP收敛速度不够快的缺陷,提出利用量子粒子群优化算法QPSO求解TSP,在交换子和交换序概念的基础上,以Matlab语言为开发工具实现了TSP最佳路径的求解.实验表明改造QPSO算法用于优化求解14点的TSP,能够迅速得到最优解,收敛速度加快,搜索效率得到较大水平提高;QPSO方法在求解组合优化问题中将非常有效.     

基于变分的图像恢复算法及收敛性

提出了一种保持边缘的正则化图像恢复算法,该方法可有效地用于求解线性逆问题的 非凸优化过程.通过对正则化函数及相应泛函性质的理论分析,得出了使泛函达到最小的正则 化函数表达式;引入一个与原非凸泛函相应的二元泛函,将非凸优化问题转化为本质上的凸优 化问题,采用松弛迭代算法获得非凸优化问题的局部极小解;证明了所提出的算法是全局收敛 的.通过实验验证了算法的有效性.     

基于量子粒子群算法的复杂函数参数估计

数理统计中在处理回归的问题时,常用的传统参数估计方法存在着一些严重不足之处.为解决此问题,提出了将基于量子行为的微粒群优化(QPSO)算法应用于复杂函数的参数估计中.通过仿真实验,表明了该算法不仅可以准确地估计出复杂函数的参数,并且具有计算简便、收敛速度快等特点.通过与传统微粒群(PSO)算法的比较,证明了QPSO算法的优越性.     

发酵过程混合建模与优化控制新方法

针对当前微生物发酵过程存在因为生物传感器不具备足够的准确性和灵敏性,实验时的菌液和产物浓度等生化指标难以实时监测和控制等缺点,提出了采用量子粒子群优化算法(QPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的QPSO-LSSVM混合建模新方法,并用于多粘菌素的发酵过程建模;同时,基于此模型,采用QPSO算法对pH值与溶解氧浓度Do控制轨线进行优化研究;首先,利用LSSVM进行发酵过程的建模,然后采用QPSO对LSSVM建模过程中的重要参数进行优化调整,形成QPSO-LSSVM混合建模与优化控制方法;仿真结果表明,该方法得到的模型能取得更好的预测效果,优化后的pH值与Do浓度控制轨线能够提高最终的产物浓度;该方法用于发酵过程的建模和重要参数的优化控制是可行的、有效的。     

基于QPSO的震动传感器片上相位补偿器设计方法

震动传感器的系统相位非一致性会对地震波到时时差提取产生很大的误差,严重影响震源定位精度;针对这一问题,提出了一种基于量子粒子群优化算法（QPSO）的震动传感器片上相位补偿器设计方法。首先对震动传感器进行相位标定,获得传感器与参考传感器的相位差;其次设计基于QPSO算法的相位补偿滤波器对相位差进行修正,使其无限趋近于0;最后,将相位补偿滤波器封装成FPGA软核部署于FPGA上,完成对震动传感器的相位片上实时补偿。为了验证该方法的性能,将相位补偿滤波器部署于自研的多通道震动信号采集系统上,对8个相同型号震动传感器进行相位一致性校准。试验结果表明,在震动传感器频响范围内,该方法可以将2.5°内的传感器相位差实时修正至0.0044°以下,实现了震动传感器阵列的相位一致性实时校准。该成果在地下浅层震源定位领域具有较强的应用价值。     

基于量子行为的微粒群优化算法的数据聚类

在PSO聚类算法的基础上,提出了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的数据聚类.QPSO算法不仅参数个数少、随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛.PSO与QPSO算法的不同在于聚类中心的进化上,实验中用到四个数据集比较的结果,证明了QPSO优于PSO聚类方法.在聚类过程中使用了一种新的度量代替Euclidean标准,实验证明了新的度量方法比Euclidean标准更具有健壮性,聚类的结果更精确.     

A hybrid Improved Quantum-behaved Particle Swarm Optimization–Simplex method (IQPSOS) to solve power system load flow problems

This study proposes a new approach, based on a hybrid algorithm combining of Improved Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (IQPSO) and simplex algorithms. The Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO) algorithm is the main optimizer of algorithm, which can give a good direction to the optimal global region and Nelder Mead Simplex method (NM) which is used as a local search to fine tune the obtained solution from QPSO. The proposed improved hybrid QPSO algorithm is tested on several benchmark functions and performed better than particle swarm optimization (PSO), QPSO and weighted QPSO (WQPSO). To assess the effectiveness and feasibility of the proposed method on real problems, it is used for solving the power system load flow problems and demonstrated by different standard and ill-conditioned test systems including IEEE 14, 30 and 57 buses test systems, and compared with the conventional Newton–Raphson (NR) method, PSO and some versions of QPSO algorithms. Furthermore, the proposed hybrid algorithm is proposed for solving load flow problems with considering the reactive limits at generation buses. Simulation results prove the robustness and better convergence of IQPSOS under normal and critical conditions, when conventional load flow methods fail.     

Fault-tolerant control algorithm of the manned submarine with multi-thruster based on quantum-behaved particle swarm optimisation

A thruster reconfiguration control approach of manned submarine with 7000?m operation depth based on quantum-behaved particle swarm optimisation (QPSO) is presented in this article. The manned submarine has eight thrusters. When thruster faults happen, the corresponding weight matrix is updated to restrict the usage of the faulty thruster. But the solution with this method may become unfeasible (exceed the rated valve of the thruster) and cannot be directly applied to the thrusters. In order to complete an appropriate control law reconfiguration, a novel control reallocation method based on QPSO is proposed. Not only is the solution obtained by the approach of QPSO limited in the whole feasible space, but also the control error of the fault-tolerant control is very small. Eight dimensions of the particles are used in this article, and each particle represents the components of the control vector, it searches in the range of the restricted factor value to make sure that all the reconfiguration control solutions are feasible. Compared to the weighted pseudo-inverse method, the error of the obtained control vector with the QPSO is very small. Finally, simulation examples of multi-uncertain faults are given to illustrate the advantages of the proposed method.     

基于HSI变换和QPSO变换的图像融合算法

提出了一种基于HSI和QPSO（即基于量子行为的粒子群优化算法）的图像融合方法,HSI变换方法对多光谱图像和全色图像进行融合会丢失较多的光谱信息。利用QPSO算法来求解HSI变换中光谱强度分量的最优变换问题。由于采用了QPSO算法,使最后变换后的图像与多光谱图像和全色图像都有很强的相关性。实验表明,此方法所得到的融合图像优于传统HSI变换。     

基于QPSO-LSSVM的醋酸乙烯聚合率软测量建模研究

针对目前聚乙烯醇生产过程中醋酸乙烯(VAC)聚合率难以用常规的传感器在线测量的情况,本文在分析了量子粒子群(QPSO)和最小二乘支持回归机(LS-SVM)原理的基础上,提出了利用QPSO和LS SVM相结合的方法建立醋酸乙烯聚合率软测量模型,利用量子粒子群的全局搜索能力来对最小二乘支持向量机在建模过程中重要的参数进行优...     

QPSO算法优化BP网络的网络流量预测

网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络。仿真实验表明,与PSO训练的BP网络以及直接用BP网络进行预测的模型相比,基于QPSO训练的BP网络流量预测模型具有更好的预测能力。