高斯扰动粒子群算法的数据库查询优化

针对量子粒子群算法存在的不足,将变异算子引入其中,提出一种高斯变异量子粒子群算法（GM-QPSO）,并将其应用于数据库查询优化中。首先建立数据库查询优化数学模型,然后采用量子粒子代表一个可行的数据库查询方案,然后通过量子粒子之间的信息交流,找到数据库查询最优解,最后在 Matlab 2012上进行了仿真实验。仿真结果表明, GM-QPSO克服了量子粒子群算法存在的不足,不仅提高了数据库查询速度,而且获得了更加理想的查询优化方案。     

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。     

基于粒子群算法的数据库查询优化

研究粒子群算法在数据库查询优化中的应用问题。为了解决大型数据库信息检索困难、查询效率低的问题,提出了一种基于粒子群算法优化数据库查询技术方案。算法提出了一种数据库查询执行计划代价模型,主要包括了查询多链接次序以及副本的选择问题,准确定义了数据库查询执行代价,采用提出的粒子群算法来优化并求解该执行代价问题,从而使得分组数目更少、数据定位更精确。实例验证结果表明,通过属性表现和违规行为任何教师都可以被准确定位,减少了分组,为数据库查询提供了优化。     

基于量子粒子群优化算法的车辆路径问题

针对粒子群优化算法的搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法用于求解车辆路径问题.车辆路径问题是组合优化问题中的NP-难问题.将量子粒子群算法用于车辆路径问题求解,用粒子的位置表示车辆路径,建立车辆路径的数学模型.与粒子群算法相比,量子粒子群算法提高了最优路径搜索的成功率,能更有效的求解问题.     

一种改进的量子粒子群优化算法及其应用

为提高基于概率幅编码的量子粒子群算法的优化效率,提出了一种改进的量子粒子群优化算法。在改进的算法中,采用量子Hadamard门实现粒子位置的变异,将概率幅对换变异改进为更具柔韧性的旋转调整,有效避免了种群在搜索空间中多样性的丢失;通过分析惯性因子、自身因子和全局因子的关系,提出了一种根据粒子当前适应度自适应确定全局因子的方法。以函数极值优化问题为例,仿真结果表明改进算法的搜索能力和优化效率优于原量子粒子群算法。     

基于边界变异的量子粒子群优化算法

将边界变异操作引入到量子粒子群优化算法中,提出基于边界变异的量子粒子群优化算法QPSOB。该算法将越界粒子随机分布在边界附近的可行域内,以增加种群的多样性、提高算法的全局搜索能力。仿真实验证明其全局收敛性能优于量子粒子群优化算法。     

一种群体智能融合算法及其在应急设施选址的应用

针对粒子群优化算法早熟及细菌觅食算法收敛慢的问题,提出了将量子粒子群优化与细菌觅食算法融合的一种群体智能融合算法。该算法将细菌觅食、量子计算理论及粒子群优化的优点进行融合,以细菌觅食算法为主体,将量子进化算法及粒子群优化算法嵌入其中,从而极大地提高了算法的性能。通过对三个标准函数求解和验证,结果表明该算法提高了收敛精度及速度。最后用该算法求解公共卫生应急服务设施点选址问题,取得了较好的效果,说明了该算法的有效性。     

求解job shop调度问题的量子粒子群优化算法*

针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题。求解时,将每个调度按照一定的规则编码为一个矩阵,并以此矩阵作为算法中的粒子;然后根据调度目标确定目标函数,并按照量子粒子群优化算法的进化规则在调度空间内搜索最优解。仿真实例结果证明,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和粒子群优化算法。     

求解job-shop调度问题的量子粒子群优化算法

针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题.求解时,将每个调度按照一定的规则编码为一个矩阵,并以此矩阵作为算法中的粒子;然后根据调度目标确定目标函数,并按照量子粒子群优化算法的进化规则在调度空间内搜索最优解.仿真实例结果证明,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和粒子群优化算法.     

基于云模型云滴机制的量子粒子群优化算法

利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点,提出了一种云模型云滴机制的量子粒子群优化算法,该算法在量子粒子群优化的基础上,由云模型的X,Y条件发生器产生杂交操作,由基本云发生器产生变异操作,用于求解具有变量边界约束的非线性复杂函数最优化问题。仿真结果表明,该算法具有计算精度较高,搜索速度较快等特点,具有一定的参考和应用价值。     

量子微粒群在波阻抗反演中的应用

求解的局部性和计算速度慢是目前非线性波阻抗反演存在的主要缺陷。在与微粒群算法进行比较的基础上,研究了量子微粒群反演算法。数值实验结果表明,与微粒群反演相比,量子微粒群波阻抗反演在收敛速度和避免陷入局部极小等方面有着一定的优势,适合于非线性反演问题,该方法也适用于其他领域非线性最优化问题的求解,具有较强的普适性。     

基于改进量子粒子群算法的Nash均衡研究

在N人非合作博弈Nash均衡问题求解过程中,将量子不确定性原理、协同演化以及免疫算法内的抗体浓度抑制机制引进到经典粒子群算法中,设计了一种新型改进量子粒子群算法来更好地处理Nash均衡问题。该算法在运算过程中,运用抗体浓度以及协同演化的方式来维系粒子群具备的多样性特征,并借助量子不确定性缩减迭代搜索耗时。该算法不仅有效地将粒子群算法运算简单与方便实现的特质承继下来,而且算法的收敛速度以及其全局搜索能力都获得了大幅度的提升。相关数值算例分析表明,改进的算法能够更好地处理粒子早熟,相较遗传算法以及免疫粒子群算法更具性能优越性。     

一种改进的数据库查询优化算法

数据库查询优化技术对提高数据库的查询效率,增强数据库性能有重要作用。针对大型数据库中多表连接查询效率低的问题,提出了一种基于粒子群算法的改进查询优化算法。针对多表连接查询的特征,对粒子采用树形编码的方式,并提出了一种计算数据库查询执行代价的模型。实验表明,使用粒子群算法优化后的查询策略比原始查询策略的查询执行代价低,有效提高了系统的查询效率。     

高斯-柯西变异算子优化的LSSVM模型研究

论文针对标准量子粒子群算法易陷入局部极值的问题,提出一种改进的量子粒子优化最小二乘支持向量机的方法。利用高斯变异数的局部开发能力以及柯西变异数的全局搜索能力,在量子粒子群优化算法中,引入高斯-柯西变异算子,帮助算法跳出局部极值。并利用该优化模型进行光伏发电量预测实验,对优化的最小二乘支持向量机模型的预测结果与其他模型预测结果进行比较,结果表明:基于高斯-柯西变异算子的量子粒子群优化的最小二乘支持向量机对光伏发电量的预测具备较好的收敛速度和跳出局部收敛困境的能力。     

基于二进制量子微粒群算法的二维熵图像分割

分析量子计算的特点,对量子旋转门进行研究,给出了新的量子旋转门调整策略,并与离散二进制粒子群优化算法进行组合,提出了二进制量子粒子群优化算法。该算法具有收敛速度快、全局寻优能力强的特点。用典型复杂函数对其进行测试,测试结果表明,算法的优化质量和效率都优于离散二进制粒子群优化算法。将二进制量子粒子群优化算法与阈值法相结合应用于图像分割,结果表明了基于二进制量子粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优具有更快的收敛速度和更好的全局寻优能力。     

基于混沌量子粒子群的FHN神经元UWB信号检测

在UWB-IR信号检测中,针对目前所采用的量子粒子群FHN神经元模型易造成粒子群多样性降低,易陷入局部最优,导致求解精度不高的问题,对量子粒子群算法中量子更新参数引入混沌优化算法,提出了基于混沌量子粒子群算法的FHN神经元UWB-IR信号检测方法,分析了所提算法的收敛性,并对所提算法的性能进行仿真验证。仿真结果表明,所提算法与现有算法相比,可提高粒子群的多样性和算法的收敛速度,提高算法精度,实现多个系统参数同时最优,从不同噪声强度下自适应地检测出UWB-IR信号。     

基于多种群量子粒子群优化的属性约简

现代工业发展要求迅速、可靠地实现故障诊断。针对粒子群约简算法易陷入局部最优等问题,提出了一种多种群量子粒子群优化算法（MIQPSO）。该算法对量子粒子群算法进行分群,并通过接种疫苗,指导粒子朝更优化方向进化,提高了量子粒子群的收敛速度和寻优能力。利用UCI相关数据集,通过对Hu算法、粒子群算法、量子粒子群算法、多种群量子粒子群算法的粗糙集属性约简验证,结果表明,基于多种群量子粒子群优化的约简算法具有良好的约简效果。