量子进化算法在机器人联盟问题中的应用

量子进化算法是一种新的基于量子计算的概率搜素算法,它采用量子比特来编码染色体,采用量子门对种群进行更新进化,具有较快的收敛速度和良好的全局寻优能力。机器人联盟问题是一个复杂的组合优化问题,本文运用量子进化算法对该问题进行算法设计与应用研究,设计了一种量子变异算子,并对算法参数进行了研究。仿真实验结果验证了量子进化算法的可行性与有效性。     

一种新的量子蚁群优化算法

 针对蚁群算法在求解连续空间优化问题时易于陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出了一种新的基于量子进化的蚁群优化算法。 该算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息;设计了一种新的量子旋转门更新蚂蚁位置, 完成蚂蚁的移动;最后采用量子 非门实现蚂蚁所在位置的变异, 增加位置的多样性。不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明该算法可使 搜索空间加倍,比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。     

量子混合蛙跳算法求解连续空间优化问题

基于量子理论提出一种量子混合蛙跳算法, 该算法采用量子位的Bloch球面坐标编码个体, 利用量子位在Bloch球面上绕轴旋转的方法更新个体, 通过自适应混沌旋转角度算子提高子群内部局部搜索能力, 采用Hadamard门实现个体变异避免早熟, 有效扩展了解空间的搜索范围. 实验结果表明, 该方法优于普通的混合蛙跳算法、 粒子群算法和遗传算法, 具有较高的优化能力和效率, 更适合高维复杂函数的优化.     

基于组合优化策略的虹吸整流装置优化研究

提出一种将粒子群算法与正交试验法相结合的组合优化策略.首先,基于粒子群算法对整流器内流道结构进行优化;然后,采用正交试验法对整流器整体结构参数进行优化设计.结果表明:经过优化的单内流道水头损失降至0.170 6 mm,扩散段处涡的数量与回流现象明显减少;整流器整体结构的最佳方案使水头损失降至1.572 4m.主次分析表明:对水头损失影响最大的因素为内流道的分布方式,采用Laws分布可使收集段处截面的速度均匀度提高至90.2%,相较原设计均有较大改善,该组合优化策略可以提高潜水式整流器性能.     

改进的粒子群算法及在数值函数优化中应用

为提高粒子群算法的优化能力,提出了一种改进的粒子群优化算法。在该算法中,采用Beta分布初始化种群,采用逆不完全伽马函数更新惯性权重,在速度更新式中,引入了基于差分进化的新算子,对于粒子的越界处理,采用了基于边界对称映射的新方法。以50个不同类型的数值函数作为优化实例,基于威尔柯克斯符号秩检验的测试结果表明,该算法明显优于普通粒子群优化算法、差分进化算法、人工蜂群优化算法和量子行为粒子群算法。     

多目标优化量子免疫算法求解基站选址问题

为了解决带容量约束WCDMA网络的基站选址问题,提出了一个基于多目标优化量子免疫算法的基站选址优化方案.设计了基站选址问题的数学模型,给出了多目标优化量子免疫算法框架,并进行了实验验证.实验结果表明：算法方案能以较小的基站建设代价满足覆盖要求,具有较好应用价值.     

PG（k-1,4）中的自正交cap和量子纠错码的构造

目的 构造量子纠错码.方法 随机试验和组合方法.结果 利用随机搜索算法.得到一些PG(k-1,4)中完备且正交的cap,从而构成F4上6个对偶距离为4的自正交码.结论 构造出具有较好参数的自正交码和量子纠错码,改进了已有量子纠错码的参数.     

求解作业车间调度问题的混合QPSO算法

文章使用混合量子粒子群优化算法求解作业车间调度问题,并设计了一种基于工序的编码方式;为了克服量子粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法引入量子粒子群优化算法,使算法具有跳出局部最优的能力并增强其全局搜索能力,形成量子粒子群-模拟退火调度算法;仿真结果表明,混合算法具有良好的全局收敛性能.     

量子教学优化算法及在函数优化中的应用

为提升基本教学优化算法的搜索能力, 通过融合量子计算原理, 提出了一种量子教学优化算法。 该方法采用教师自学和学生向教师学两种学习机制搜索全局最优解。 个体采用量子比特编码, 搜索过程在 Bloch 球面上进行, 个体的更新通过量子比特的绕轴旋转实现, 然后将其解码为量子比特的 Bloch 球面坐标。 由于该方法将基本教学算法中每维变量的搜索都扩展到 Bloch 球面进行, 可使搜索过程更为精细, 从而加强了对解空间的遍历性。 不同维度标准函数极值优化的仿真结果表明, 此方法的寻优能力不仅超过基本教学优化算法, 同时也超过其他经典群智能优化算法, 验证了将量子计算的某些机制和智能优化相融合可提升其优化性能。     

用量子蚁群算法求解大规模旅行商问题

针对旅行商问题(TSP),提出了一种新的混合量子优化算法——量子蚁群算法.量子蚁群算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁的当前位置,采用量子旋转门更新蚂蚁的位置,选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试.仿真实验表明,该算法具有很好的精确度和鲁棒性,可使搜索空间加倍,比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性.     

浅析关系数据库性能优化技术

在数据库系统的运行过程中,随着数据量的增加,各方面性能都会逐渐下降。为了提高数据库性能,可以从优化数据库设计、存储方案、索引设计和并发控制等多个方面入手来解决。适当程度的非规范化可以改善系统的查询性能;将数据均匀分布在磁盘上可以提高I／O利用率,提高数据的读写性能;建立索引和编写高效的SQL语句能有效避免低性能操作;在编程过程中充分考虑并发控制可能导致的不一致性问题,会有效避免死锁的发生,解决性能的瓶颈。     

企事业过程模型自动模拟和优化算法

使用适合的优化算法,并依靠计算机的不断模拟执行,企事业过程模型可以得到一定程度的改善和提高。简要介绍了最优化方法和常用的优化算法,着重阐述了企事业过程模型的参数优化问题中所采用的优化算法。     

多峰函数寻优的微粒群算法

某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解，即求解多峰寻优问题，为了求解多峰优化问题，提出了改造的微粒群优化算法．尽量减少微粒群算法中的全局因素，从而增大其局部因素，同时采用变步长方法增加微粒的多样性．并给出了该算法的原理和步骤．仿真实验表明该算法概念清楚，计算简单，具有很好的局部寻优特性，可应用求解于多峰寻优问题．另外还给出了几个运算实例和与其它优化算法的比较．图表，表1，参9．     

多目标混合混沌优化算法研究及应用

为了求解多目标优化问题,提出一种基于混沌搜索的多目标模糊混沌优化算法．将混沌优化方法与模糊优化方法有机地结合起来,应用混沌优化算法求出各个单目标的最优解;将各最优解模糊化;应用模糊非对称方法的思想和模糊集合理论中的最大满意度原理,将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;最后应用混沌优化算法求解单目标优化问题,得到满意度最大的解．结果表明,所提出的多目标模糊混沌优化算法是可行和有效的,为求解多目标优化问题提供了一种新的有效方法．     

平面绞链四杆机构的改进微粒群算法优化设计

文章介绍了微粒群优化算法的原理，提出了增加种群多样性和算法随机性的改进微粒群算法及实现过程，并把该算法应用于复杂机械优化问题。实例表明，该方法全局收敛性好，是解决工程设计中复杂线性优化问题的可行方法。     

机械结构多级优化的问题与对策

本文讨论了结构优化,尤其是结构方案阶段优化中所存在的问题,指出了结构系统优化与多级优化的区别与联系,分析了研究结构多级优化的必要性与可能性。接着以系统科学及设计方法学的思想为指导,提出将结构优化分为截面、形状、布局、拓扑及形式优化五个层次,并总结了一种解决复杂机械结构多级优化问题的一般对策,讨论了开展结构多级优化所需工具软件等相关问题。     

结构拓扑及参数优化研究的发展

首先介绍了关于结构优化的基本问题,然后按其分类方式阐述了各种优化方法的研究现状,最后对结构拓扑优化中的常用算法及其常见的数值不稳定现象进行了分析.     

电力系统多目标无功优化研究

在传统无功优化模型的基础上,引入了静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、静态电压稳定裕度最大和电压水平最好的多目标无功优化模型.基于Pareto最优概念的改进多目标粒子群算法应用到多目标无功优化的求解中,对IEEE30节点统进行了仿真计算.优化结果表明,该模型在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定同时求得的一组最优解能够为优化方法的决策提供更多的有效参考,具有实际意义.     

结构多目标模糊优化初探

将结构设计中的多目标优化和模糊优化结合起来,试图寻找一种处理这类问题的数学模型及求解的方法。     

一种改进PSO算法的电力系统无功优化方法

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论,PSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化．该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用．本文将粒子群优化算法应用到电力系统无功优化问题的研究中,给出了具体的实施流程．为提高PSO的搜索能力,对PSO进行了改进,在算法中加入了第3种极值指导粒子搜索方向．对IEEE-6节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性．