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为提高粒子群算法的优化效率,在分析粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于Bloch球面坐标编码的量子粒子群优化算法。该算法每个粒子占据空间三个位置,每个位置代表一个优化解。采用传统粒子群优化方法的搜索机制调整量子位的两个参数,可以实现量子位在Bloch球面上的旋转,从而使每个粒子代表的三个优化解同时得到更新,并快速逼近全局最优解。标准测试函数极值优化和模糊控制其参数优化的实验结果表明,与同类算法相比,该算法在优化能力和优化效率两方面都有改进。 相似文献
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提出一种自适应分组差分萤火虫算法求解连续空间优化问题.利用自适应分组策略对种群进行分子群寻优,基于均匀设计理论调整算法参数,通过云模型算法来改进最优个体的随机扰动行为,引入个体能效吸引力来改进非最优个体更新方式.最后,利用差分变异算法和混沌理论完成个体变异.典型复杂函数测试表明,所提出的算法具有很好的收敛精度和计算速度. 相似文献
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为提高神经网络的逼近能力,提出一种基于受控Hadamard门设计的量子神经网络模型及算法.该模型输入为多维离散序列,可用矩阵描述,行数为输入节点数,列数为序列长度.模型为3层结构,隐层为量子神经元,输出层为普通神经元.量子神经元由量子旋转门和多位受控Hadamard门组成,利用多位受控Hadamard门中目标量子位的输出向输入端的反馈,实现对输入序列的整体记忆,利用受控Hadamard门中控制位和目标位之间的受控关系获得量子神经元的输出.基于量子计算理论设计了该模型的学习算法.该模型可高效地获取输入序列的特征.实验结果表明,当输入节点数和序列长度满足一定关系时,该模型明显优于普通BP神经网络. 相似文献
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基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法及其应用 总被引:8,自引:1,他引:7
提出了一种基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法. 该方法用量子位构成染色体; 用量子位的Bloch坐标构成染色体上的基因位; 用量子旋转门进行染色体上量子位的更新; 用量子非门进行染色体变异. 对于量子旋转门的转角大小及方向的确定, 提出了一种简易快捷的新方法; 对旋转和变异操作, 提出了基于量子位Bloch坐标的新算子. 该算法将量子位的3个Bloch 坐标都看作基因位, 每条染色体包含3条并列的基因链, 每条基因链代表1个优化解.在染色体数目相同时, 可加速优化进程. 以函数极值优化和神经网络权值优化为例, 仿真结果表明该方法在搜索能力和优化效率两个方面优于普通量子遗传算法和简单遗传算法. 相似文献
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针对现有个性化隐私匿名技术不能同时满足面向个体需求的个性化和面向敏感属性值的个性化两方面的要求,引入了粒计算思想。建立隐私保护决策度集合,以刻画不同个体对敏感属性同一敏感值的不同保护要求;基于决策度集合的不同取值建立顶层粒度空间;对每个顶层粒度空间中敏感值赋予不同的出现频率约束,以满足面向敏感值的个性化匿名需求。算法分析及仿真实验结果表明,粒化(a,k)-匿名模型和算法以较小的信息损失和执行时间获得更综合、更合理的个性化隐私保护的实现。 相似文献
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