基于量子克隆选择的自适应多模式快速运动估计算法

该文提出一种新的基于量子克隆选择的自适应多模式快速运动估计算法。算法利用序列图像的时空预测运动矢量作为序列活动剧烈程度的依据,自适应选择搜索模式。静止块直接中止搜索;平缓运动类型块以(0,0)点为起始点,直接使用CDS搜索模式;剧烈运动类型块使用QCS/CDS联合搜索模式,首先使用量子克隆选择QCS寻找近似最优解,然后以近似最优解为起始点,使用CDS搜索。实验结果证明,算法在能够获得接近全搜索方法所得到的平均峰值信噪比前提下,平均搜索点数大大减少,搜索速度显著加快。

基于量子遗传克隆挖掘的Web搜索策略

随着互联网的迅速发展,网络规模不断扩大,信息储量急剧增长,Web搜索引擎技术越来越得到广泛地应用。针对用户越来越难以迅速精确地检索到所需信息的现状,提出一种应用于Web搜索的量子遗传克隆选择算法。该算法通过克隆、高斯变异以及量子交叉等操作对可行解进行搜索,提高了算法的全局寻优能力。通过实验结果分析得出,在Web搜索中该算法比传统的搜索方法具有更明显的优势。