检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于量子计算技术的智能算法的研究与应用

基于量子计算技术的智能算法的研究与应用

作者：戴芬山东师范大学

学位级别：硕士

量子计算具有并行性、指数加速和指数级存储容量等特征,已经成为当今世界各国紧密跟踪的前沿学科之一。量子理论中有关量子态的叠加、纠缠和干涉等特性,有可能解决经典计算中的许多难题,它以独特的计算性能和强大的计算能力引起科技界... 详细信息

量子计算具有并行性、指数加速和指数级存储容量等特征,已经成为当今世界各国紧密跟踪的前沿学科之一。量子理论中有关量子态的叠加、纠缠和干涉等特性,有可能解决经典计算中的许多难题,它以独特的计算性能和强大的计算能力引起科技界的广泛关注。智能算法是近几年来优化领域的一个重要的研究方向,被越来越多的学者关注,尤其是模拟自然界社会性生物的进化机制和群体行为的群体智能算法,它是一种随机搜索优化算法,作为群体智能研究领域的两种算法,模拟生物蚁群的蚁群算法和模拟鸟群运动模式的微粒群算法,由于概念简单、实现方便等特点,短期内迅速得到了国际演化计算研究领域的认可。结合量子计算的智能方法也是一个新的研究领域,可以在一定程度上提高计算效率和克服陷入局部极值。为此,开展量子计算智能技术的研究,将量子计算中的一些基本概念引进到经典计算上,用来改善经典计算的性能,成为众多学者所关注的一个问题,同时具有重要的理论价值和应用价值。本文借鉴量子理论的特性,研究了结合量子计算的智能算法,首先将量子计算方法和蚁群算法相融合,提出了一种新的量子蚁群算法,并将其用在解决中国旅行商问题中;然后结合量子微粒群算法,提出了一种改进算法,并验证了该算法的有效性。具体研究内容如下: 1.量子计算的原理概述。介绍了量子计算原理,量子力学理论的量子位、量子门、量子寄存器;介绍了量子计算的一些特性,比如量子态的叠加、状态相干性、状态纠缠性和并行性。 2.智能算法的研究。介绍了微粒群算法的原理、算法流程和应用方面的研究现状,蚁群算法的基本原理、算法流程和蚁群算法的特点、改进算法等,并将蚁群算法和神经网络结合,实验结果表明基于蚁群的神经网络应用于中小企业信用评价上有较强的泛化能力,较高的准确性,而且网络收敛速度较快。 3.量子蚁群算法的研究与应用。提出了改进的量子蚁群算法,用量子比特来表示信息素,用量子旋转门的旋转操作来更新信息素,并给出了新算法的实现步骤,通过实验证明了此算法与基本蚁群算法相比,提高了收敛速度和寻找最优解的能力,并将量子蚁群算法应用在求解中国旅行商问题中,得到了最优解,说明该算法在解决实际问题方面是可行的,实用的。 4.量子微粒群算法的改进。在研究量子微粒群算法的原理、算法流程等基础上,提出了一种改进算法,两个粒子群按照给出的位置方程共同进化,通过实验证明改进后的算法全局搜索能力得到加强,证明了此算法的优越性。

关键词：量子计算蚁群算法微粒群算法量子微粒群算法中国旅行商问题

基于改进量子微粒群的轨道导引小车系统建模与优化

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机集成制造系统 2011年第2期17卷 321-328页

作者：罗键吴长庆李波尹华一张倩厦门大学信息科学与技术学院福建厦门361005

为提高自动小车存取系统中轨道导引小车系统的出入库作业效率,提出了一种基于改进量子微粒群的优化方法。分析了轨道导引小车系统出入库作业任务队列特征,建立了数学模型。在此基础上利用量子微粒群算法进行优化调度,并在该算法中引入... 详细信息

为提高自动小车存取系统中轨道导引小车系统的出入库作业效率,提出了一种基于改进量子微粒群的优化方法。分析了轨道导引小车系统出入库作业任务队列特征,建立了数学模型。在此基础上利用量子微粒群算法进行优化调度,并在该算法中引入高斯变异算子,克服了其容易陷入局部最优的缺点。通过仿真实验表明了方法的可行性和有效性。

关键词：自动小车存取系统轨道导引小车系统任务队列量子微粒群算法数学模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

气溶胶颗粒辐射特性反演及大气辐射传输模拟

气溶胶颗粒辐射特性反演及大气辐射传输模拟

作者：孙星哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

作为广泛悬浮在大气中的颗粒物质，气溶胶粒子对大气辐射传输以及气候变化具有重要的作用。气溶胶粒子的吸收及散射作用影响太阳短波辐射以及大气层本身长波辐射;作为云层的凝结核，气溶胶粒子改变大气云层光学特性进而改变大气辐射传... 详细信息

作为广泛悬浮在大气中的颗粒物质，气溶胶粒子对大气辐射传输以及气候变化具有重要的作用。气溶胶粒子的吸收及散射作用影响太阳短波辐射以及大气层本身长波辐射;作为云层的凝结核，气溶胶粒子改变大气云层光学特性进而改变大气辐射传输过程。因而对气溶胶粒子的辐射特性研究具有重要的意义。目前，对气溶胶粒子辐射特性的研究涉及诸多军事领域和民用领域，如激光探测、红外隐身、环境监测、卫星遥感等。由于大气中气溶胶粒子来源广泛、化学成分复杂且驻留寿命短，致使气溶胶粒子辐射特性具有区域性、时效性及多变性等特点。对于大气辐射传输而言，气溶胶粒子辐射强迫变化的根本因素是其复杂多变的光学常数及粒径分布，因此本文着重于研究气溶胶颗粒的光谱复折射率测量、气溶胶颗粒粒径分布的反演以及气溶胶的辐射强迫对哈尔滨和三亚地区大气辐射传输的影响。本文首先利用本实验室已有的气溶胶粒子系光谱透射率测试实验平台，测量MgO、石墨粒子、ZrO2等三种颗粒系的光谱透射率，并结合K-K关系式反演求得其光谱复折射率，通过与相关文献对比证明实验结果的可靠性;进一步抽取哈尔滨城区、哈尔滨松花江边气溶胶粒子并通过实验反演获得其相应光谱复折射率，结果发现哈尔滨城区气溶胶与沙尘性气溶胶复折射率接近，松花江边气溶胶与水溶性气溶胶的复折射率较符合。然后，基于光谱消光法，应用量子微粒群算法作为反演理论，对给定的典型气溶胶颗粒粒径分布进行反演，可以较为精确地反演出单峰、双峰对数—正态分布及单峰修正Gamma分布。在有测量误差的情况下，量子微粒群算法仍能反演得到较准确的结果。最后，利用SBDART软件计算哈尔滨地区和三亚地区的大气辐射传输过程，研究不同气溶胶模式（包括不同能见度及不同气溶胶类型）对大气辐射传输的影响。结果发现：能见度影响着着地面的气溶胶粒子数密度;相同大气模式下，海洋型气溶胶的光学厚度大于城市型气溶胶以及乡村型气溶胶，而城市型气溶胶的光学厚度略大于乡村型气溶胶。考虑太阳高度角的情况下，分别计算在一天内不同时刻及一年内不同月份哈尔滨地区和三亚地区的大气辐射传输，结果表明哈尔滨的大气辐射传输季节变化特性较为明显。

关键词：气溶胶复折射率粒径分布量子微粒群算法 SBDART软件

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于QPSO算法的模糊流水车间调度问题

计算机工程与应用 2012年第2期48卷 238-240页

作者：金超叶春明上海理工大学管理学院上海200090

实际生产过程中由于各种客观因素的影响,流水车间调度问题往往具有模糊不确定性。介绍了模糊流水车间调度问题,在此基础上提出了一种收敛速度快、全局性能好的量子微粒群算法来解决该问题。通过仿真实例对该算法进行了验证。结果表明,... 详细信息

实际生产过程中由于各种客观因素的影响,流水车间调度问题往往具有模糊不确定性。介绍了模糊流水车间调度问题,在此基础上提出了一种收敛速度快、全局性能好的量子微粒群算法来解决该问题。通过仿真实例对该算法进行了验证。结果表明,在求解模糊流水车间调度问题时,量子微粒群算法有很好的效果。

关键词：量子微粒群算法模糊流水车间调度模糊交货期优化

基于QPSO-BP神经网络的锂电池SOC预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子测量与仪器学报 2013年第3期27卷 224-228页

作者：刘征宇杨俊斌张庆张利赵爱国合肥工业大学机械与汽车工程学院合肥230009 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心合肥230009 安徽富煌建设有限责任公司合肥238076

电池荷电状态(state of charge,SOC)的预测是电动汽车电池管理系统的关键任务之一,为此对锂电池荷电状态的预测进行了研究,提出了一种基于QPSO-BP神经网络的锂电池SOC预测。在分析了磷酸铁锂(LiFePO4)电池充放电机理后,运用MATLAB人工... 详细信息

电池荷电状态(state of charge,SOC)的预测是电动汽车电池管理系统的关键任务之一,为此对锂电池荷电状态的预测进行了研究,提出了一种基于QPSO-BP神经网络的锂电池SOC预测。在分析了磷酸铁锂(LiFePO4)电池充放电机理后,运用MATLAB人工神经网络工具箱建立基于量子微粒群算法(QPSO)的BP(back propagation)神经网络模型,用于预测锂离子电池充放电过程中的任一状态下的SOC。仿真实验验证了方法的准确性。结果表明,与现有的神经网络预测方法相比,基于QPSO-BP神经网络的锂电池SOC预测方法准确度高,且具备很好的实用性。

关键词：锂离子电池荷电状态SOC 神经网络量子微粒群算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于彩虹技术的雾化液滴群粒径分布测量

节能技术 2021年第3期39卷 212-216,220页

作者：方兴王大林张彪许传龙李健浙江省空气动力装备技术重点实验室浙江衢州324000 北京航天自动控制研究所北京100854 火电机组振动国家工程研究中心(东南大学) 江苏南京210096

颗粒粒径特性的测量能有效提升产品的性能和质量,并且在抑制环境污染、保障人体健康等方面都发挥了重大作用。本文利用彩虹现象对液滴群的粒径分布反演分别进行了数值模拟和实验研究。在数值模拟中,利用Mie理论计算当激光照射雾化液滴... 详细信息

颗粒粒径特性的测量能有效提升产品的性能和质量,并且在抑制环境污染、保障人体健康等方面都发挥了重大作用。本文利用彩虹现象对液滴群的粒径分布反演分别进行了数值模拟和实验研究。在数值模拟中,利用Mie理论计算当激光照射雾化液滴群时获得的彩虹光强角分布作为测量值,根据Nussenzveig理论建立正向求解模型,分别通过截断奇异值法和量子微粒群算法在独立模式和非独立模式下反演了液滴群粒径的单峰及双峰分布,并考察了测量误差的影响,最后设计搭建了雾化液滴群彩虹测量系统实验台,利用量子微粒群算法反演获得雾化液滴群的粒径分布,实验中量子微粒群算法反演残差为6.7×10-3,表明测量结果具有良好的精度。

关键词：彩虹技术粒径反演雾化液滴 Nussenzveig理论量子微粒群算法