基于BDD的Grover算法仿真

为了解决仿真量子计算过程中复杂性随量子比特数的增加呈指数级递增的问题,采用二项决策图(BDD)表示矩阵算子仿真Grover提出的量子搜索算法.BDD利用矩阵算子在量子计算过程中呈现出的结构化特性,可以高效地压缩存储空间并实现在压缩数据结构上直接进行矩阵的各种运算.利用改进的BDD实现了仿真过程需要的各种矩阵运算,用C++编写的程序对Grover算法的实例进行仿真,最后从多个角度对违反直观的实验结果进行了分析,阐述了量子算法的内在并行性.

短定子磁浮列车基于悬浮间隙实现测速和定位的算法仿真及应用

短定子磁浮列车测速和定位技术实现方式与传统轮轨不同,目前有多种技术实现方式,但都需要在磁浮列车上设置测速和定位设备或系统,且与悬浮控制系统相互独立,但悬浮控制系统对速度信号和位置信号又有一定的依赖性。因此,设计了一种基于悬浮间隙实现测速和定位的算法,并通过仿真达到算法设计预期目的,最后通过编程将算法嵌入磁浮列车的悬浮控制系统硬件平台,实现测速和定位的算法应用,测速和定位信号完全集成于悬浮控制系统中,摆脱悬浮控制系统对外置测速定位系统的依赖,提升磁浮列车在轨道交通市场的竞争力。

基于多目标狼群算法的机场行李导入系统仿真优化研究

针对民航机场行李导入系统运行过程中旅客行李注入等待时间长、系统能耗高等问题,综合考虑虚拟视窗控制方式、收集带式输送机运行速度、虚拟视窗长度及同时开放值机柜台数量等关键控制参数对机场行李导入系统运行效率的影响,提出一种求解该问题的仿真优化框架。通过分析机场行李导入系统实际运行工况,建立参数化仿真优化模型。以最小化旅客行李注入平均等待时间和系统能耗为优化目标,结合系统设计和运行过程中的实际约束条件,建立该问题的数学模型,并设计了一种多目标自适应并行狼群算法进行求解。该算法针对所提问题特性及经典狼群算法易陷入局部最优和收敛速度慢等不足,提出一种混合整实数单链编码方式,融合反向学习策略生成初始种群,引入自适应游走概率机制和智能行为并行机制,采用局部和全局自适应邻域搜索及启发式保优策略实现狼群算法智能行为搜索,使用Pareto非支配排序进行寻优迭代并获得最优解集。以国内某大型国际航空枢纽机场行李导入系统为例设计不同规模多种算法对比实验,验证了所提方法的有效性和优越性。

基于Grover量子搜索算法的MD5碰撞攻击模型

量子计算天然的并行性使其在密码学领域具有巨大潜力,而在信息安全领域,Hash函数的安全性至关重要。因此,后量子密码学概念的提出使得Hash函数在后量子时代的研究价值凸显。文章提出了一种基于Grover量子搜索算法的MD5碰撞攻击模型,运用模差分分析法,通过对输入的量子叠加态进行约束搜索以找到满足碰撞条件的目标态,再根据差分构造出与之相碰撞的消息。此外,文章探讨了量子搜索算法中的迭代过程及其关键操作,设计了相应的Oracle黑盒的量子线路,并对其进行性能分析,结果表明,与经典算法相比,该模型显著降低了攻击的计算复杂度,为后量子密码时期Hash函数的研究提供了新的思路和方法,也为防御此类攻击提供了有益参考。

多量子位Grover量子搜索算法的NMR仿真实现

核磁共振(NMR)技术目前是能有效实现量子计算的物理体系之一。多量子算符代数理论可以将幺正变换分解为一系列有限的单量子门和对角双量子门的组合。本文以核磁共振和多量子算符代数理论为基础,提出了实现多量子位Grover量子搜索算法的核磁共振脉冲序列设计方法,并在量子计算仿真程序上进行了3量子位的Grover量子搜索算法的实验验证。

Grover量子搜索算法的仿真实现

利用核磁共振(NMR)实验技术来实现量子计算,是当前各种验证量子算法最为有效的方法之一,但这个方法首先必须把量子算法编译成在现代超导核磁共振谱仪上能够直接执行的NMR脉冲序列,即NMR量子计算程序。在NMR技术中通常只要施加合适的射频脉冲,便可以达到使核自旋翻转以实现某种逻辑功能的目的,该文讨论了如何设计多量子位核磁共振(NMR)脉冲序列来实现Grover量子搜索算法,并在量子仿真器(QCE)上进行了实验验证。

“毁伤快速算法与仿真技术”专题出版前言

区别于一般的爆炸力学和冲击动力学计算,毁伤仿真计算往往需要对完整目标场景甚至阵地场景进行武器打击全过程计算,同时又需要近实时给出计算结果。这种大场景和快速计算在武器研发和运用的工程实际中有着强烈的应用需求。现有爆炸和冲击动力学计算方法(如FEM)由于计算规模和计算效率的限制,在进行毁伤场景计算时往往只能对目标构件或者局部区域进行计算,很难满足毁伤仿真的应用需求。近年来出现了一些快速算法,如镜像爆源法、侵彻微分面元法和破片射线追踪法等,这些快速算法充分利用解析公式、经验数据或代理模型,结合计算机仿真与可视化技术,形成实用工具,有力支撑了国防工业和军事领域的应用。

高校大学生心理健康评价指标体系与仿真技术研究——基于神经网络优化算法

本文以促进大学生心理良性发展为导向,以大学生心理健康问题的诱因为切入点,确定大学生心理健康评价指标体系。从分类问题和回归问题角度出发,在分类问题中使用有监督分类学习器对大学生心理健康评价体系进行建模,在回归问题中使用神经网络类学习器进行分析。使用SOM聚类算法验证大学生心理健康评价指标体系的稳健性,并基于神经网络学习器进行模型训练,针对最优权重以及阈值的选择问题使用遗传算法进行优化。

移动机器人2D激光SLAM算法仿真与实现

随着无人驾驶技术的迅速发展,同步定位与建图技术因其精度高、稳定性好的优点备受人们关注。基于激光雷达传感器,选择主流的Gmapping和Cartographer算法,搭建实验环境,对两种算法进行对比仿真与实验建图,并对两种算法的建图效果进行深度的分析。基于滤波器的Gmapping算法计算量小,依赖于里程计信息,适用于小尺度、低特征环境中;基于图优化的Cartographer算法累计误差低,精度高,适用于精度和稳定性要求较高的场合。

遗传算法支持下的通信数据安全设计及其仿真验证

网络通信数据安全问题备受关注,为了在网络信息时代保证通信数据安全,应与时俱进创新设计方法,并确保设计方法通过仿真验证,更好地指导通信数据安全维护实践。研究在通信数据安全分析的基础上,探究遗传算法支持下的通信数据安全设计与实现,围绕遗传算法支持下的通信数据安全进行仿真验证。研究结果表明,提出的方法的通信数据丢包率最低,为0.5%;提出的方法的通信数据处理效果最佳,为99.98%。研究结论证实,基于遗传算法的通信数据安全设计具有可行性。

无人船避障导航算法仿真测试平台设计与开发

为解决无人船避障导航算法验证成本高的问题,在实验室中为相关算法提供便捷高效的离线测试方案,利用虚拟现实技术,基于Unity 3D开发平台,采用插件动态加载方法,设计开发了一款仿真测试软件平台。在此软件平台中能够实时生成具有随机障碍物的虚拟近岸海洋环境,将自主设计开发的避障导航算法嵌入无人船运动过程中,对相关算法的性能指标进行测试和记录展示。设计开发的无人船避障导航算法仿真测试平台,为无人船关键测控算法的离线仿真测试验证提供了新的手段,实验过程易于复现,算法效果比对直观。与实船实验相比节省了大量的人力物力,提高了算法测试验证的便捷性和效率。

基于Spline算法经编间隔织物的仿真建模

现阶段大多建模方法得到的模型保形性差,且缺少光照处理。文章提出一种基于Spline插值算法的建模方法,该方法保证曲线经过所有控制点,在三维空间上建立与实际织物基本相同的空间曲线,解决了以往所得模型保形性差的问题,并且通过VC++以及OpenGL开发工具,可以加上环境光照渲染、纹理处理等,使仿真模型更为写实,得到的仿真模型可以节省人力和物力及时间,能够在短时间内为设计人员提供更为准确的设计思路和方案。

中心不重合径向剪切干涉迭代波前重构算法仿真分析

径向剪切干涉测量时经常会出现扩束与缩束光波中心不重合情况,传统波前重构算法会导致较大重构误差,其应用受到挑战。推导了中心不重合径向剪切干涉迭代波前重构算法,仿真分析了组合像差、单阶Zernike像差、中心偏移量大小及其计算误差对重构算法的影响。结果表明,在剪切光波中心不重合情况下,该文算法能够准确进行波前重构,重构效果显著优于传统算法;在论文仿真条件下,随着中心偏移量的增大,本文算法重构波面均方根误差(RMS)不高于0.05λ,而传统算法重构误差RMS值达1.6λ且与偏移量近似线性相关。

基于非支配遗传算法的HLA仿真系统数据采集策略

数据采集是仿真执行过程中的重要环节,数据采集的完整性和效率对整个训练仿真活动的最终效果和效率具有重大影响。然而,在现有基于高层体系结构(high level architecture, HLA)的分布式仿真系统中,集中式数据采集在单个步长内读写海量数据,会影响仿真正常推进,而分布式数据采集会造成大量冗余数据,且采集模块的开发不具备通适性。针对上述问题,基于弱分布式数据采集结构,利用多个采集成员实现并行数据采集,并基于非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ, NSGA-Ⅱ)制定采集任务在多个成员间的分配策略,实现数据采集负载的均衡分布。仿真结果和真实系统上的实验结果表明,所提方法能显著提升数据采集效率,同时减少数据采集成员执行过程中的中央处理器(central processing unit, CPU)和内存消耗。

基于B/S结构的异构数据库加密算法仿真

在处理用户与权限中心的密钥时,传统加密方法存在对应层次不均和异构数据库加密时间长等问题。对此,文章提出了一种基于B/S结构的异构数据库加密算法,首先对比了C/S与B/S结构的优缺点;其次构建了基于B/S结构的异构数据库加密体系框架。该框架包括1套全面的密钥管理机制,用于生成各级权限管理中心的密钥,以及用户在对应权限中心的密钥与用户主密钥。通过使用访问策略树对服务器端的明文数据进行加密,该算法可将需要保护的数据转换为密文形式。仿真结果显示,该算法不仅能有效完成异构数据库加密,达到保护数据库安全的目标,且响应时间相比传统方法有显著提升。

Grover量子搜索算法在“嵩山”超级计算机系统中的模拟

量子计算凭借其叠加性和纠缠性,具有强大的并行计算能力。然而,目前的量子计算机不能在保证大规模量子比特处于稳定叠加态的同时,进行干涉、纠缠等量子操作。因此,当前研究和推动量子计算的有效途径是使用经典计算机模拟量子计算。Grover量子搜索算法针对无序数据库搜索问题设计,将搜索的时间复杂度加速至开平方级,能加速机器学习中的主成分分析。因此,研究和模拟Grover算法,可以促进量子计算与机器学习结合领域的发展,为Grover量子搜索算法的应用以及量子机器学习在“嵩山”超级计算机系统中的模拟奠定基础。通过研究Grover量子搜索算法,模拟出了算法的量子线路。使用Toffoli量子门优化该量子线路,在减少了两个辅助量子比特的同时,提出了Grover算法的通用量子线路。实验基于“嵩山”超级计算机系统的CPU+DCU异构体系,使用了MPI多进程+HIP多线程的两级并行策略。通过调整辅助比特在量子线路中的位置,减少了MPI进程间的通信;使用分片的方式传输数据依赖的量子态。对比串行版本,并行化的模拟算法取得了最高560.33倍的加速,首次实现了31qubits规模的Grover量子搜索算法。

基于遗传算法的板材成型过程早期凝固强度建模与仿真

在冬季,水泥预制板生产过程中存在凝固时间长,生产效率低的问题。为此根据HYDCEM模型结合实际生产过程建立了一种基于遗传算法求解水泥预制板材早期抗压强度的方法。首先根据HYDCEM模型建立水泥预制板材早期凝结强度随温度及时间变化的强度发展模型。然后利用有限差分法求解水泥预制板保温过程的动态传热情况,结合强度发展模型得到水泥预制板材各网格点强度变化数据。最后,通过遗传算法对强度评判模型进行求解,结果表明遗传算法在求解早期抗压强度过程中具有很好的适应性,建立的水泥预制板早期抗压强度模型对生产过程有很好的指导作用。

基于Matlab平台系统仿真的Goertzel算法的听拨号音识别研究

为了提高使用手机的安全性,以及防止手机银行密码的失窃,本文对基于Matlab平台系统仿真的Goertzel算法的听拨号音识别技术进行了深入的研究。Goertzel算法是估计双音多频(Dual Tone Multi-Frequency,DTMF)信号功率谱最经典、最实用的方法,DTMF拨号系统具有频域分析方便、抗干扰能力强等优点。该算法只估计DTMF信号两个特定频率点上的功率谱,即可从键盘上频率阵列的对应关系反推出按键值。

基于组合遗传算法的电力科技创新成果多agent集成仿真

电力科技成果普遍交叉,为了降低集成电力科技创新成果耗时与能量损耗,研究基于组合遗传算法的电力科技创新成果多agent集成仿真。将底层数据库中电力科技创新资源经多种接口调配至关联库、综合评价以及专家评价三大agent模块,通过结合遗传算法与蚁群算法优点的组合遗传算法,优化解决多agent集成任务分配问题,实现电力科技创新成果高效集成。实验表明,该算法的寻优能力高、求解速度快;可规范化、结构化地集成电力科技创新成果信息;具有耗时少、能量损耗低优势。为科技创新和成果转化提供新思路。

基于PSO算法优化模糊PID的BLDCM仿真研究

常规的模糊比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制器的控制规则和控制参数固定不变,使得系统的自适应能力有限,针对此问题,本文提出一种新的控制模型,即使用粒子群(particle swarm optimization,PSO)优化算法对传统PID和模糊PID进行参数优化,通过在矩阵实验室(matrix laboratory,Matlab)下建立直流无刷电机模型对其进行Simulink仿真研究,观察改进后控制系统的动态响应,研究结果表明,优化后的系统具有更快的响应,更小的超调性等,说明此优化算法有着更优越的控制性能。