量子蝙蝠算法在无人潜航器航路规划中的应用

量子蝙蝠算法采用量子比特作为编码策略,其全局搜索能力依赖于量子状态的多样性,因而量子蝙蝠算法可以为无人潜航器(UUV)规划更为准确的航进路径。仿真实验结果表明,量子蝙蝠算法相比传统的优化算法,可以为潜航器规划更加精确的航进路径,从根本上提高无人潜航器的路径规划能力。

改进量子蝙蝠优化BiLSTM-KELM的电缆接头故障早期预警

为提高对电缆中间接头故障的事先预知能力,文中提出一种基于改进量子蝙蝠算法优化BiLSTM-KELM模型的电缆中间接头故障早期预警方法。首先,采集电缆及接头的表层温度、环境温度、负荷电流的时间序列数据作为驱动,建立基于双向长短时记忆网络(BiLSTM)和核极限学习机(KELM)的接头中心温度预测模型;然后,构建非线性自适应旋转角量子旋转门以改进速度和位置的更新策略,并引入量子非转门实现较差个体的量子位置变异,用于预测模型参数的优化;最后,对正常工作接头进行温度预测和残差计算,使用概率分布拟合计算故障预警的残差阈值。实验结果表明,改进后的量子蝙蝠算法可以较好地逼近全局最优解,收敛效率高;优化后BiLSTM-KELM模型的预测精度得到有效提高,故障预警时间进一步提前,电缆接头故障的早期预警效果好。

能量采集认知无线电的量子蝙蝠最优合作策略

为了减少5G网络中认知中继无线通信系统的能量消耗并提高网络的频谱利用,在无线能量采集认知中继无线电系统中设计最优合作策略。针对所提最优合作策略,推导出次用户的最大吞吐量方程和中断概率。基于量子计算和蝙蝠算法的优化机制设计的量子蝙蝠优化算法可有效求解所推导的最大吞吐量方程,同时获得能量和信息合作传输的最优方案。仿真结果表明,所设计的最优合作策略不仅可以满足主用户的信息传输需求,还可以实现次用户系统的能量自供应,并提升次用户的通信质量,针对不同的仿真场景,所提策略性能均优于已有认知中继无线电合作策略的性能。