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减小OFDM系统PAPR的QEA-PTS联合方法 被引量:3
1
作者 林志阳 王兆晖 +4 位作者 任佳 丁洁 张春元 周又玲 张莉 《现代电子技术》 北大核心 2015年第8期70-73,76,共5页
为了减小正交频分复用(OFDM)系统的高峰值平均功率比(PAPR),提出一种基于量子进化算法(QEA)的低复杂度部分传输系列(PTS)联合方法。该方法通过循环移位对传统的PTS进行改进,利用OFDM系统提供的额外自由度将循环移位与独立旋转相位进行... 为了减小正交频分复用(OFDM)系统的高峰值平均功率比(PAPR),提出一种基于量子进化算法(QEA)的低复杂度部分传输系列(PTS)联合方法。该方法通过循环移位对传统的PTS进行改进,利用OFDM系统提供的额外自由度将循环移位与独立旋转相位进行组合优化,并采用QEA来搜索最优相位因子,使得PAPR最小。仿真结果表明,与传统的方法比较,这里提出的QEA-PTS的联合方法更加有效地减小系统的PAPR,同时降低了计算复杂度。 展开更多
关键词 正交频分复用 峰值平均功率比 部分传输系列 量子进化算法
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QEA加密算法的研究与设计
2
作者 吕俊怀 王波 +1 位作者 刘俭云 陈厚桥 《计算机工程与科学》 CSCD 2005年第1期46-47,共2页
本文主要论述了快速加密算法QEA、加密和解密过程及实现。QEA加密算法首先从文件中读取数据 ,将明文进行 6 4位的数字化分组 ,再将 6 4位分成 32位的两组数据 ;然后 ,读取 12 8位密钥 ,将其分成四组 ,每组 32位 ,通过循环移位 ,每组产... 本文主要论述了快速加密算法QEA、加密和解密过程及实现。QEA加密算法首先从文件中读取数据 ,将明文进行 6 4位的数字化分组 ,再将 6 4位分成 32位的两组数据 ;然后 ,读取 12 8位密钥 ,将其分成四组 ,每组 32位 ,通过循环移位 ,每组产生 8组子密钥 ;通过 8次循环迭代的异或 ,形成 6 4位的密文。此算法具有加密程度高、应用方便。 展开更多
关键词 64位 加密算法 读取 密钥 解密 密文 文件 开销 明文 数据
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基于QEA优化的WSNs簇间路由策略
3
作者 余成波 赵西超 +3 位作者 杨佳 田引黎 晏绍奎 代琪怡 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第2期54-56,60,共4页
无线传感器网络(WSNs)路由协议中采用多跳通信方式在一定程度上解决了单跳方式下簇头节点过早失能的问题,增强了网络通信的稳定性,提高网络能量的利用效率。但多跳方式使距离基站较近的簇头节点由于承担了大量数据转发任务,从而造成其... 无线传感器网络(WSNs)路由协议中采用多跳通信方式在一定程度上解决了单跳方式下簇头节点过早失能的问题,增强了网络通信的稳定性,提高网络能量的利用效率。但多跳方式使距离基站较近的簇头节点由于承担了大量数据转发任务,从而造成其过早死亡,出现网络空洞,缩短了生存周期。针对以上问题,提出基于量子进化算法(QEA)优化的分簇路由策略,通过QEA的多样性、快速收敛性、全局搜索能力强等特点,进行簇间路由的优化,从而有效均衡了簇头节点间的能耗。仿真结果表明:与经典LEACH协议和EEUC协议相比,基于QEA优化的簇间路由策略可以有效均衡簇头节点间能耗,延长网络生存周期。 展开更多
关键词 量子进化算法 无线传感器网络 能量均衡
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免疫量子进化算法 被引量:11
4
作者 李映 张艳宁 +2 位作者 赵荣椿 程英蕾 焦李成 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期543-547,共5页
将免疫的概念和方法引入到量子进化算法中,提出一种新型的进化算法——免疫量子进化算法。该算法在保留原算法优良特性的前提下,力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或先验知识,抑制或避免求解过程中的一些重复或无效的工... 将免疫的概念和方法引入到量子进化算法中,提出一种新型的进化算法——免疫量子进化算法。该算法在保留原算法优良特性的前提下,力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或先验知识,抑制或避免求解过程中的一些重复或无效的工作,以提高算法的整体性能。对背包问题的仿真实验表明,免疫量子进化算法的性能优于经典的进化算法、免疫进化算法、量子进化算法等3种算法。 展开更多
关键词 进化算法 免疫量子进化算法 背包问题
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面向多峰函数的自适应小生境量子进化算法 被引量:9
5
作者 陈彦龙 张培林 +1 位作者 李胜 李一宁 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期403-408,共6页
为解决量子进化算法在多峰优化时只能找到一个最优解,无法找到所有全局和局部最优解的问题,提出自适应小生境量子进化算法。利用佳点集理论初始化种群,使种群均匀分布在整个搜索空间;提出中心地形信息小生境自适应识别方法,用于自适应... 为解决量子进化算法在多峰优化时只能找到一个最优解,无法找到所有全局和局部最优解的问题,提出自适应小生境量子进化算法。利用佳点集理论初始化种群,使种群均匀分布在整个搜索空间;提出中心地形信息小生境自适应识别方法,用于自适应的识别峰值所在区域,并建立小生境完善策略,提高小生境识别速度;借助量子进化算法的快速寻优能力精确寻找各个峰值点;采用动态种群调整策略,维持种群的多样性,自适应地调节种群规模。仿真实验结果表明,该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,且搜索到的每个最优解都达到了理想值。 展开更多
关键词 多峰函数优化 佳点集 小生境技术 量子进化算法
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基于自适应机制的多宇宙并行量子衍生进化算法 被引量:6
6
作者 刘晓红 曲志坚 +2 位作者 曹雁锋 张先伟 冯刚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期369-373,共5页
进化参量的选取对量子衍生进化算法(QEA)的优化性能有极大的影响,传统QEA在选择进化参量时并未考虑种群中个体间的差异,种群中所有个体采用相同的进化参量完成更新,导致算法在解决组合优化问题中存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解等... 进化参量的选取对量子衍生进化算法(QEA)的优化性能有极大的影响,传统QEA在选择进化参量时并未考虑种群中个体间的差异,种群中所有个体采用相同的进化参量完成更新,导致算法在解决组合优化问题中存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解等问题。针对这一问题,采用自适应机制调整QEA的旋转角步长和量子变异概率,算法中任意一代的任一个体的进化参量均由该个体自身适应度确定,从而保证尽可能多的进化个体能够朝着最优解方向不断靠近。此外,由于自适应量子进化算法需要评估个体的适应度,导致运算时间较长,针对这一问题则采用多宇宙机制将算法分布于多个宇宙中并行实现,从而提高算法的执行效率。通过搜索多峰函数最优解和求解背包问题测试算法性能,结果表明,与传统QEA相比,所提出算法在收敛速度、搜索全局最优解及执行速度方面具有较好的表现。 展开更多
关键词 组合优化 量子衍生进化算法 最优解 多宇宙 并行计算
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改进量子进化混合优化算法在溪洛渡电站机组组合中的应用研究 被引量:7
7
作者 吉鹏 周建中 +2 位作者 张睿 刘志武 卢鹏 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期84-91,共8页
传统方法求解水电站机组组合问题时存在易陷入局部最优、易出现"维数灾"、收敛性差等缺陷,因此提出了一种改进量子进化混合优化算法用以解决这一问题。通过将量子进化算法与基于经济运行总表的动态规划法嵌套,分别对外层机组... 传统方法求解水电站机组组合问题时存在易陷入局部最优、易出现"维数灾"、收敛性差等缺陷,因此提出了一种改进量子进化混合优化算法用以解决这一问题。通过将量子进化算法与基于经济运行总表的动态规划法嵌套,分别对外层机组组合和内层负荷分配问题进行迭代优化;同时,引入最短开、停机时间修补策略和备用容量修补策略,有效处理多重复杂约束,在保证计算精度的前提下,显著提高收敛速度。以溪洛渡电站经济运行中的机组组合问题为工程背景进行了实例研究,并与已有DP和IBPSO方法进行对比分析,结果显示所提算法简单高效,优化效果好,具有较强的工程实用性。 展开更多
关键词 量子进化 动态规划 机组组合 修补策略 负荷分配
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基于混合量子进化算法的高效节能无线传感器网络路由算法 被引量:5
8
作者 王翊 范兴刚 +1 位作者 王万良 姚晓敏 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期253-258,共6页
在无线传感器网络中,层次型路由算法能减少节点能量消耗和延长网络生存周期。因此在LEACH算法和PEGASIS算法的基础上,提出了一种基于混合量子进化算法的高效节能的无线传感器网络路由算法HERA。该算法中把网络分为多个簇,每个簇中的节... 在无线传感器网络中,层次型路由算法能减少节点能量消耗和延长网络生存周期。因此在LEACH算法和PEGASIS算法的基础上,提出了一种基于混合量子进化算法的高效节能的无线传感器网络路由算法HERA。该算法中把网络分为多个簇,每个簇中的节点连接成为一条多跳通讯链路,并使用混合量子进化算法来得到最优的分簇组链方式,以减少链路的总距离。为进一步减小能量消耗和维持节点能量均衡,采用比较节点剩余能量与目标距离的方式选择簇首,以多跳通讯的形式经过其他簇首将收集的数据传送到基站。仿真结果表明,提出的路由算法与LEACH、PEGASIS相比能显著缩短通信距离,减少和均衡能量消耗,延长网络的寿命,并减少基站变化对网络寿命的影响。 展开更多
关键词 无线传感器网络 LEACH PEGASIS 量子进化算法
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基于MapReduce模型的并行量子进化算法 被引量:6
9
作者 贾瑞玉 刘范范 +1 位作者 潘雯雯 王伟东 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第8期180-182,188,共4页
利用MapReduce模型可自动编写串行程序及编程接口简单的优点,实现量子进化算法在MapReduce模型下的并行化,提出基于MapReduce模型的并行量子进化算法MRQEA,并将其部署到Hadoop云计算平台上运行。对0-1背包问题的测试结果证明,MRQEA算法... 利用MapReduce模型可自动编写串行程序及编程接口简单的优点,实现量子进化算法在MapReduce模型下的并行化,提出基于MapReduce模型的并行量子进化算法MRQEA,并将其部署到Hadoop云计算平台上运行。对0-1背包问题的测试结果证明,MRQEA算法在处理大型数据集时具有良好的加速比和并行效率。 展开更多
关键词 量子进化算法 MAPREDUCE模型 云计算平台 HADOOP平台
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一种改进的量子蚁群算法及其应用 被引量:9
10
作者 赵俊生 李跃光 张远平 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第7期133-135,216,共4页
将量子群进化算法(QEA)与蚁群系统(ACS)进行融合,提出一种新的量子蚁群算法(QACA)。该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子的态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素,从而在全局寻优能力和种群多样性方面比蚁群算法... 将量子群进化算法(QEA)与蚁群系统(ACS)进行融合,提出一种新的量子蚁群算法(QACA)。该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子的态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素,从而在全局寻优能力和种群多样性方面比蚁群算法有所改进。结合旅行商问题(TSP),对算法进行了测试,得到了与现有文献结果相同或更好的解,表明该算法具有较强的问题求解能力。 展开更多
关键词 量子算法 量子进化算法 蚁群系统 量子蚁群算法 TSP
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新颖的阻塞流水车间调度量子差分进化算法 被引量:3
11
作者 齐学梅 王宏涛 +2 位作者 陈付龙 汤其妹 孙云翔 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期663-667,共5页
针对阻塞流水车间调度问题(BFSP),提出了一种新颖的量子差分进化(NQDE)算法,用于最小化最大完工时间。该算法将量子进化算法(QEA)与差分进化(DE)相结合,设计一种新颖的量子旋转机制控制种群进化方向,增强种群多样性;采用高效的基于变邻... 针对阻塞流水车间调度问题(BFSP),提出了一种新颖的量子差分进化(NQDE)算法,用于最小化最大完工时间。该算法将量子进化算法(QEA)与差分进化(DE)相结合,设计一种新颖的量子旋转机制控制种群进化方向,增强种群多样性;采用高效的基于变邻域搜索的量子进化算法(QEA-VNS)协同进化策略增强算法的全局搜索能力,进一步提高解的质量。基于Taillard's benchmark实例仿真,结果表明,所提算法在最优解数量上明显高于目前较好的启发式算法——INEH,改进了110个实例中64个实例的当前最优解;在性能上也优于目前有效的元启发式算法——新型蛙跳算法(NMSFLA)和混合量子差分进化(HQDE),产生最优解的平均百分比偏差(ARPD)均下降约6%。NQDE算法适合大规模阻塞流水车间调度问题。 展开更多
关键词 阻塞流水车间调度 量子进化算法 差分进化 协同进化 最大完工时间
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基于改进量子进化算法的特征选择 被引量:7
12
作者 周丹 吴春明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期146-152,共7页
特征选择作为一种数据预处理技术被广泛研究,由于其具有NP难度而一直无法找到有效的求解方法。鉴于目前在特征选择中应用较多的遗传算法存在进化机制上的局限,将量子进化算法应用于特征选择,提出了一种基于改进量子进化算法的特征选择... 特征选择作为一种数据预处理技术被广泛研究,由于其具有NP难度而一直无法找到有效的求解方法。鉴于目前在特征选择中应用较多的遗传算法存在进化机制上的局限,将量子进化算法应用于特征选择,提出了一种基于改进量子进化算法的特征选择算法。以增加种群多样性和提高寻优性能为目标改进了量子进化算法,以Fisher比和特征维度为特征子集的评价准则构造了适应度函数,按照量子进化算法求解优化问题的步骤设计了特征选择算法。使用UCI数据库中的数据集对三种算法作对比验证,通过识别重要特征、提高学习算法性能、特征选择效率三组实验,结果表明,该算法能够识别出重要特征,并随着数据集特征维度升高,特征选择的性能逐渐优于对比算法,到了高维数据集,特征选择效率明显优于对比算法。 展开更多
关键词 特征选择 量子进化算法 遗传算法 特征子集 特征维度
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混合量子算法及其在flow shop问题中的应用 被引量:3
13
作者 傅家旗 叶春明 谢金华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第20期48-50,95,共4页
量子进化算法(QEA)是目前较为独特的优化算法,它的理论基础是量子计算。算法充分借鉴了量子比特的干涉性、并行性,使得QEA求解组合优化问题具备了可行性。由于在求解排序问题中,算法本身存在收敛慢,没有利用其它未成熟个体等缺陷,将微... 量子进化算法(QEA)是目前较为独特的优化算法,它的理论基础是量子计算。算法充分借鉴了量子比特的干涉性、并行性,使得QEA求解组合优化问题具备了可行性。由于在求解排序问题中,算法本身存在收敛慢,没有利用其它未成熟个体等缺陷,将微粒群算法(PSO)及进化计算思想融入QEA中,构成了混合量子算法(HQA)。采用flowshop经典问题对算法进行了测试,结果证明混合算法克服了QEA的缺陷,对于求解排序问题具有一定的普适性。 展开更多
关键词 量子进化算法 量子比特 微粒群算法 混合量子算法
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基于量子进化算法的网络入侵检测特征选择 被引量:11
14
作者 张宗飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第5期1357-1361,共5页
针对当前网络入侵检测中普遍存在检测速度较慢的缺陷,提出了一种新的网络入侵检测特征选择方法。该方法将量子进化算法应用于网络入侵检测的特征选择,从网络连接的原始特征属性中选出一组有效的特征用于入侵检测,以提高检测效率。首先... 针对当前网络入侵检测中普遍存在检测速度较慢的缺陷,提出了一种新的网络入侵检测特征选择方法。该方法将量子进化算法应用于网络入侵检测的特征选择,从网络连接的原始特征属性中选出一组有效的特征用于入侵检测,以提高检测效率。首先以增强寻优性能为目标改进了量子进化算法,基于特征属性的Fisher比构造了特征子集的评价函数,然后按照量子进化算法的流程设计了网络入侵检测特征选择算法。通过KDD99样本数据集的实验,表明算法是有效的,既保证了入侵检测的分类性能,也提高了入侵检测的效率。 展开更多
关键词 网络入侵检测 特征选择 量子进化算法 Fisher比
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改进的量子进化算法及其在TSP问题中的应用 被引量:5
15
作者 杨丽 李平 秦亚玲 《信息与电子工程》 2006年第6期412-416,共5页
针对量子进化算法(Quantum–inspired Evolutionary Algorithm,QEA),在解决实际问题中遇到的困难,提出一种改进的量子进化算法,应用于求解旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP),并提出了TSP中的Hamilton圈的随机搜索编码技术。... 针对量子进化算法(Quantum–inspired Evolutionary Algorithm,QEA),在解决实际问题中遇到的困难,提出一种改进的量子进化算法,应用于求解旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP),并提出了TSP中的Hamilton圈的随机搜索编码技术。通过求解TSP问题库中的部分问题,表明改进的算法比经典的量子进化算法及免疫遗传算法具有更快的收敛速度和更好的全局寻优能力。 展开更多
关键词 改进的量子进化算法 旅行商问题 HAMILTON圈 量子门
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改进的耗散量子粒子群优化算法及其应用 被引量:1
16
作者 李壮阔 李宁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第8期2923-2925,共3页
针对量子粒子群优化算法(QPSO)存在着保持种群多样性差、容易陷入局部最优等缺陷,将耗散操作算子引入到QPSO量子角度更新中,提出了改进的耗散量子粒子群优化算法(DQPSO)。为验证算法的有效性,将DQPSO算法应用于标准函数优化问题。仿真... 针对量子粒子群优化算法(QPSO)存在着保持种群多样性差、容易陷入局部最优等缺陷,将耗散操作算子引入到QPSO量子角度更新中,提出了改进的耗散量子粒子群优化算法(DQPSO)。为验证算法的有效性,将DQPSO算法应用于标准函数优化问题。仿真结果表明,改进的耗散量子粒子群算法的优化性能优于传统的量子进化算法(QEA)和QPSO算法。可见,在量子角度更新策略中引入耗散操作算子能够使算法更好地保持种群的多样性、摆脱局部最优的限制、提高算法的搜索能力。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 耗散操作算子 函数优化 量子进化算法
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基于Bloch球面坐标的量子粒子群算法 被引量:1
17
作者 陈义雄 梁昔明 黄亚飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第2期316-318,322,共4页
为了提高粒子群优化(PSO)算法的优化效率,结合量子理论提出一种基于Bloch球面坐标的量子粒子群优化算法。在Bloch球面坐标下,粒子自动更新旋转角大小和粒子位置,不需将旋转角以查询表的形式设定(或设定为区间上的固定值),弥补了Bloch球... 为了提高粒子群优化(PSO)算法的优化效率,结合量子理论提出一种基于Bloch球面坐标的量子粒子群优化算法。在Bloch球面坐标下,粒子自动更新旋转角大小和粒子位置,不需将旋转角以查询表的形式设定(或设定为区间上的固定值),弥补了Bloch球面坐标下量子进化算法和量子遗传算法的不足,算法更具有普遍性;用量子Hadamard门实现粒子的变异,增强了种群的多样性,促使粒子跳出局部极值点。对典型函数优化问题的仿真结果表明,提出的算法稳定性强,精度高,收敛速度快,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 粒子群优化 Bloch球面 量子进化算法 量子遗传算法 量子Hadamard门
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概率门量子进化算法 被引量:5
18
作者 马淑霞 《西南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第3期269-273,共5页
量子进化算法(QEA)比传统进化算法(EA)有更好的种群多样性和全局寻优能力,但它采用概率操作过程,具有随机性和盲目性.将量子进化算法中的旋转门以概率门代替,在概率分析及实例验证的基础上,说明概率门量子进化算法(PGQEA)能使得对种群... 量子进化算法(QEA)比传统进化算法(EA)有更好的种群多样性和全局寻优能力,但它采用概率操作过程,具有随机性和盲目性.将量子进化算法中的旋转门以概率门代替,在概率分析及实例验证的基础上,说明概率门量子进化算法(PGQEA)能使得对种群选取过程控制在全局优化的方向下,并且能更快地收敛于最优解. 展开更多
关键词 量子进化算法 概率门 最优化
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一种新型的多目标优化混合量子进化算法 被引量:3
19
作者 申晓宁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第12期4441-4444,4447,共5页
针对复杂多目标优化问题,提出一种混合量子进化算法,并利用它求解多目标函数优化问题。该算法根据多目标优化的特点,创建外部集合保存历代搜索到的非支配解,利用其中的精英个体设计了一种旋转角自适应调整的量子门更新策略,并对量子比... 针对复杂多目标优化问题,提出一种混合量子进化算法,并利用它求解多目标函数优化问题。该算法根据多目标优化的特点,创建外部集合保存历代搜索到的非支配解,利用其中的精英个体设计了一种旋转角自适应调整的量子门更新策略,并对量子比特表示的概率幅设置最大和最小阈值,以防止量子群体早熟收敛。借鉴量子门引入了专门针对量子个体的旋转交叉算子,同时小概率地对量子比特进行取反变异操作。对所提算法的计算复杂度进行了理论分析。与另一种已有的多目标量子进化算法的比较结果表明,所提算法具有更好的收敛性能、分布特性及求解效率。 展开更多
关键词 多目标优化 量子进化算法 量子门 旋转角 交叉
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Design and optimization in multiphase homing trajectory of parafoil system 被引量:2
20
作者 高海涛 陶金 +1 位作者 孙青林 陈增强 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第6期1416-1426,共11页
In order to realize safe and accurate homing of parafoil system,a multiphase homing trajectory planning scheme is proposed according to the maneuverability and basic flight characteristics of the vehicle.In this scena... In order to realize safe and accurate homing of parafoil system,a multiphase homing trajectory planning scheme is proposed according to the maneuverability and basic flight characteristics of the vehicle.In this scenario,on the basis of geometric relationship of each phase trajectory,the problem of trajectory planning is transformed to parameter optimizing,and then auxiliary population-based quantum differential evolution algorithm(AP-QDEA)is applied as a tool to optimize the objective function,and the design parameters of the whole homing trajectory are obtained.The proposed AP-QDEA combines the strengths of differential evolution algorithm(DEA)and quantum evolution algorithm(QEA),and the notion of auxiliary population is introduced into the proposed algorithm to improve the searching precision and speed.The simulation results show that the proposed AP-QDEA is proven its superior in both effectiveness and efficiency by solving a set of benchmark problems,and the multiphase homing scheme can fulfill the requirement of fixed-points and upwind landing in the process of homing which is simple in control and facile in practice as well. 展开更多
关键词 parafoil system multiphase homing trajectory design and optimization differential evolution algorithm (DEA) quantum evolution algorithm qea auxiliary population
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