量子衍生布谷鸟搜索算法

为提高布谷鸟搜索算法的寻优能力,通过在经典布谷鸟搜索算法中引入量子计算机制,提出了一种量子衍生布谷鸟搜索算法.该算法采用量子比特编码个体,采用泡利矩阵确定旋转轴,采用Levy飞行原理确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转实现个体更新.标准函数极值优化的实验结果表明,与传统布谷鸟搜索算法相比,该算法的搜索能力确有明显提升.

量子衍生布谷鸟算法及在地层对比中的应用

为提高布谷鸟搜索算法的寻优能力,通过在经典布谷鸟搜索算法中引入量子计算机制,提出一种量子衍生布谷鸟搜索算法。该算法采用量子比特编码个体,采用泡利矩阵确定旋转轴,采用Levy飞行原理确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转实现个体更新。针对钻井剖面地层对比的具体特点及需要满足的约束条件,提出应用量子衍生布谷鸟算法进行地层对比优化的实施方案,该方法既能对比不同地层之间的相似性,也能处理对比井地层因断层或尖灭等因素造成的缺失。实验结果表明,在复杂地质情况下,该算法是有效的和可行的。

量子衍生萤火虫搜索算法

为提高萤火虫搜索算法的寻优能力,通过在经典萤火虫搜索算法中引入量子计算机制,提出了一种量子衍生萤火虫搜索算法。该算法采用量子比特编码个体,采用泡利矩阵确定旋转轴,采用传统萤火虫飞行原理确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转实现个体更新。标准函数极值优化的实验结果表明,与传统萤火虫搜索算法相比,该算法的搜索能力确有明显提升。