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基于改进量子旋转门人工鱼群算法的K-means聚类算法及其应用

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计算机应用研究 2022年第3期39卷 797-801,806页

作者：白丽丽宋初一许丽艳宋泽瑞姜静清内蒙古民族大学计算机科学与技术学院内蒙古通辽028000 内蒙古民族大学数理学院内蒙古通辽028000

为改进传统K-means聚类算法中存在因随机选择初始质心而导致聚类结果不稳定且准确度低的缺点,提出基于改进量子旋转门人工鱼群算法的K-means聚类(IQAFSA)算法,通过动态更新量子旋转门的旋转角提高下一代更新方向准确度及更新速度。变异... 详细信息

为改进传统K-means聚类算法中存在因随机选择初始质心而导致聚类结果不稳定且准确度低的缺点,提出基于改进量子旋转门人工鱼群算法的K-means聚类(IQAFSA)算法,通过动态更新量子旋转门的旋转角提高下一代更新方向准确度及更新速度。变异策略从传统的非门改为H门,既增加种群的多样性,又使全局搜索能力增强;最终使用所改进算法选取K-means的初始质心再进行聚类。通过UCI数据的测试以及在医学相关数据上的实验表明,提出的算法具有有效性,准确度较高且收敛速度较快。

关键词：聚类 K-means 量子人工鱼群算法量子旋转门

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量子遗传算法及其在图像盲分离中的应用研究

计算机辅助设计与图形学学报 2003年第7期15卷 847-852页

作者：杨俊安解光军庄镇泉郭立中国科学技术大学电子科学与技术系合肥230026

在改进Han的遗传量子算法的基础上 ,提出一种新的量子遗传算法算法中采用多量子比特来编码多状态基因 ,构造了各个体之间的联合量子交叉 ,提出了通用的量子旋转门演化策略和动态调整旋转角机制将量子遗传算法与独立分量分析算法相结... 详细信息

在改进Han的遗传量子算法的基础上 ,提出一种新的量子遗传算法算法中采用多量子比特来编码多状态基因 ,构造了各个体之间的联合量子交叉 ,提出了通用的量子旋转门演化策略和动态调整旋转角机制将量子遗传算法与独立分量分析算法相结合 ,提出一种图像信号的盲分离方法

关键词：量子遗传算法图像盲分离 QGA 染色体量子旋转门

改进量子进化算法及其在物流配送路径优化问题中的应用

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控制理论与应用 2007年第6期24卷 969-972页

作者：高辉徐光辉王哲人哈尔滨工业大学交通科学与工程学院黑龙江哈尔滨150090

量子进化算法的性能直接受量子旋转门旋转角计算方法的影响.文中提出一种改进量子进化算法,核心是设计了基于量子比特概率幅比值自适应计算量子旋转门旋转角的新方法,算法具有收敛速度快和全局搜索能力强的特点.通过0/1背包问题分析了... 详细信息

量子进化算法的性能直接受量子旋转门旋转角计算方法的影响.文中提出一种改进量子进化算法,核心是设计了基于量子比特概率幅比值自适应计算量子旋转门旋转角的新方法,算法具有收敛速度快和全局搜索能力强的特点.通过0/1背包问题分析了新方法中相关参数对算法性能的影响,并应用算法求解物流配送路径优化问题,仿真表明改进量子进化算法性能优于量子进化算法和传统进化算法.

关键词：进化算法量子进化算法量子旋转门 0/1背包问题物流配送

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基于实数编码和目标函数梯度的量子遗传算法

哈尔滨工业大学学报 2006年第8期38卷 1216-1218,1223页

作者：李士勇李盼池哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001

提出了一种基于实数编码和目标函数梯度信息的量子遗传算法．该方法用量子比特构成染色体,用实数对量子比特进行编码,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异．对旋转门的旋转角方向的选择,给出了简易快捷的方法；对旋转... 详细信息

提出了一种基于实数编码和目标函数梯度信息的量子遗传算法．该方法用量子比特构成染色体,用实数对量子比特进行编码,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异．对旋转门的旋转角方向的选择,给出了简易快捷的方法；对旋转角大小的选择,结合了目标函数的梯度信息．该方法将每一量子位看作上下两个并列的基因,每条染色体包含两条并列的基因链,每条基因链代表一个优化解．在染色体数目相同时,可使搜索空间加倍．以函数极值问题和神经网络权值优化问题为例,验证了该方法的有效性．

关键词：遗传算法量子遗传算法量子旋转门实数编码

基于受控Hadamard门的量子神经网络模型及算法

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计算机研究与发展 2015年第1期52卷 211-220页

作者：李盼池周红岩东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

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... 详细信息

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.

关键词：量子计算量子旋转门受控Hadamard门量子神经元量子神经网络

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一种量子衍生神经网络模型算法及应用

电子学报 2014年第12期42卷 2401-2408页

作者：杨淑云李盼池东北石油大学招生就业处黑龙江大庆163318 东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

为提高神经网络的逼近和预测能力,提出一种各维输入为离散序列的量子衍生神经网络模型及算法.该模型为三层结构,隐层为量子衍生神经元,输出层为普通神经元.量子衍生神经元由量子旋转门和多位受控旋转门组成,利用多位受控旋转门中目标量... 详细信息

为提高神经网络的逼近和预测能力,提出一种各维输入为离散序列的量子衍生神经网络模型及算法.该模型为三层结构,隐层为量子衍生神经元,输出层为普通神经元.量子衍生神经元由量子旋转门和多位受控旋转门组成,利用多位受控旋转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,利用受控旋转门输出中多位量子比特的纠缠获得量子衍生神经元的输出.基于量子计算理论设计了该模型的学习算法.该模型可从宽度和深度两方面获取输入序列的特征.仿真结果表明,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神经网络.

关键词：量子计算量子旋转门受控旋转门量子神衍生经元量子衍生神经网络

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改进的双链量子遗传算法在图像去噪中的应用

哈尔滨工业大学学报 2016年第5期48卷 140-147页

作者：国强孙宇枭哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

针对传统双链量子遗传算法收敛速度慢、搜索精度低、鲁棒性差等不足,提出一种F型双链量子遗传算法(F_DCQ-GA).对编码空间进行单值映射处理,在保证量子种群适应度值与相应幅角排序单调性的前提下,缩小算法的搜索空间,增加搜索密度;在量... 详细信息

针对传统双链量子遗传算法收敛速度慢、搜索精度低、鲁棒性差等不足,提出一种F型双链量子遗传算法(F_DCQ-GA).对编码空间进行单值映射处理,在保证量子种群适应度值与相应幅角排序单调性的前提下,缩小算法的搜索空间,增加搜索密度;在量子更新时引入自适应步长因子,使步长随目标函数在搜索点处梯度的变化而变化,有效解决了传统寻优算法普遍存在的全局最优解搜索困难的问题;在染色体变异更新时提出了π/6门,克服了原来非门变异无法更新量子比特概率幅的缺点.将F_DCQGA优化算法应用于小波阈值去噪的阈值选择机制中,通过仿真证明F_DCQGA优化算法提高了小波阈值函数的收敛速度和搜索精度,在图像边缘特征提取中可以获得更小的均方误差(S_(ME))和更大的峰值信噪比(R_(PSN)),同时又保留了大部分高频信息.

关键词：双链量子遗传算法量子旋转门量子编码小波去噪自适应阈值

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大规模机组组合问题的量子近似动态规划

中国电机工程学报 2015年第19期35卷 4918-4929页

作者：覃华韦化广西电力系统最优化与节能技术重点实验室(广西大学) 广西壮族自治区南宁市530004

该文用量子近似动态规划解大规模机组组合问题。利用量子叠加态可表示海量信息的特性,把大规模的0-1机组组合状态用量子叠加态表示,将量子旋转门作为量子叠加态的搜索策略,实现了近似动态规划对海量机组组合状态空间的全局搜索。使用量... 详细信息

该文用量子近似动态规划解大规模机组组合问题。利用量子叠加态可表示海量信息的特性,把大规模的0-1机组组合状态用量子叠加态表示,将量子旋转门作为量子叠加态的搜索策略,实现了近似动态规划对海量机组组合状态空间的全局搜索。使用量子测量塌缩原理解Bellman方程,提高了方程的求解效率。用量子平均收敛概率改进迭代中断条件,避免了算法的过度迭代。10~1000机系统的计算结果表明：该文算法能有效地搜索大规模状态空间,产生解Bellman方程所必须的预决策状态;可在多项式时间内获取高质量的解,与外–内逼近法相比最优值的平均偏差小于1/100;所解系统的规模较传统动态规划法增加10倍以上,克服了＂维数灾＂问题。用量子计算理论克服近似动态规划遇到的状态空间搜索难等问题是可行的,算法具有广阔的应用前景。

关键词：近似动态规划量子叠加态量子旋转门电力系统机组组合

一种新的求解多目标随机需求车辆路径问题的算法

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计算机集成制造系统 2012年第3期18卷 523-530页

作者：赵燕伟李川张景玲陆游王万良浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室浙江杭州310032 浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

为优化带时间窗的随机需求车辆路径问题,建立了基于模糊满意度的多目标数学规划模型,并提出了一种基于量子进化算法和粒子群算法分段优化的方法求解Pareto解。第一阶段使用量子进化算法获得一定规模和精度的Pareto候选解,提出了概率选... 详细信息

为优化带时间窗的随机需求车辆路径问题,建立了基于模糊满意度的多目标数学规划模型,并提出了一种基于量子进化算法和粒子群算法分段优化的方法求解Pareto解。第一阶段使用量子进化算法获得一定规模和精度的Pareto候选解,提出了概率选择最优解和可变旋转角改进变异算子;第二阶段通过转换将候选解映射到连续空间,利用粒子群算法继续搜索Pareto最优解。引入了节点交换策略进行邻域搜索,避免算法早熟。为保持Pareto解的分散性,提出了一种自适应网格算子。通过对benchmark仿真与非支配排序的遗传算法的比较,验证显示了算法的有效性。

关键词：随机需求 Pareto最优解车辆路径问题量子旋转门自适应网格