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量子马尔可夫链安全性模型检测 被引量:7
1
作者 林运国 雷红轩 李永明 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期2191-2197,共7页
本文定义了量子线性时间属性,包括量子安全性,量子不变性,讨论了它们的关系和性质.结合测量一次、测量多次的单向量子有穷自动机,构建了两类乘积量子马尔可夫链,提出了基于自动机技术的量子正则安全性检测方法.通过验证乘积量子马尔可... 本文定义了量子线性时间属性,包括量子安全性,量子不变性,讨论了它们的关系和性质.结合测量一次、测量多次的单向量子有穷自动机,构建了两类乘积量子马尔可夫链,提出了基于自动机技术的量子正则安全性检测方法.通过验证乘积量子马尔可夫链的可达终状态来判断量子正则安全性的可满足性,并给出了可满足性的概率计算公式.作为应用,分析了广义量子loop程序,将程序终止归结为验证量子正则安全性的可满足性. 展开更多
关键词 量子马尔可夫链 模型检测 安全性 量子有穷自动机 广义量子loop程序
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双链量子遗传算法的收敛性分析 被引量:1
2
作者 张小锋 郑冉 +2 位作者 睢贵芳 李志农 杨国为 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第15期148-151,155,共5页
基于实数编码和目标函数梯度信息的双链量子遗传算法可增加种群的多样性、扩大解空间的搜索域、加速算法的进化进程、避免早熟收敛现象,但没有从理论上证明该算法的收敛性。为此,给出相应的定理,利用定理从理论上证明该算法的收敛性,通... 基于实数编码和目标函数梯度信息的双链量子遗传算法可增加种群的多样性、扩大解空间的搜索域、加速算法的进化进程、避免早熟收敛现象,但没有从理论上证明该算法的收敛性。为此,给出相应的定理,利用定理从理论上证明该算法的收敛性,通过仿真实例,论述量子编码和量子旋转门对算法收敛性和优化效率的影响。结果表明,该研究丰富和完善了双链量子遗传理论。 展开更多
关键词 量子遗传算法 量子比特 量子旋转门 量子非门 优化算法 马尔可夫链 收敛性
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基于免疫原理的量子进化算法及收敛性研究 被引量:5
3
作者 游晓明 帅典勋 刘升 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期749-754,共6页
分析量子进化算法的特点及免疫进化的机理,提出一种基于免疫算子的量子进化算法.该算法通过免疫克隆选择、免疫细胞交叉变异、记忆细胞产生、抗体相似性抑制等进化机制,可以最终找出最优解,比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性,... 分析量子进化算法的特点及免疫进化的机理,提出一种基于免疫算子的量子进化算法.该算法通过免疫克隆选择、免疫细胞交叉变异、记忆细胞产生、抗体相似性抑制等进化机制,可以最终找出最优解,比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力.不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性. 展开更多
关键词 量子进化算法 免疫算子 亲和度成熟 交叉变异 马尔可夫链
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Exogenous量子马尔可夫链及其可达性分析
4
作者 林运国 李永明 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2994-3002,共9页
为了刻画开放量子系统的量子属性,扩展现有的量子马尔可夫链是有必要的.通过构建Exogenous量子算子逻辑,定义了Exogenous量子马尔可夫链.作为新型量子马尔可夫链,重点研究了4种可达性公式,给出可达性公式可满足性问题的求解,并分析了它... 为了刻画开放量子系统的量子属性,扩展现有的量子马尔可夫链是有必要的.通过构建Exogenous量子算子逻辑,定义了Exogenous量子马尔可夫链.作为新型量子马尔可夫链,重点研究了4种可达性公式,给出可达性公式可满足性问题的求解,并分析了它们的可判定性问题.作为应用,实例说明广义量子Loop程序的终止问题可以归结为Exogenous量子马尔可夫链的最终可达性,进而通过检测量子公式可满足性来判定程序的终止问题. 展开更多
关键词 量子马尔可夫链 量子逻辑 可达性 可满足性问题 可判定性问题
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基于学习的并行免疫量子进化算法及收敛性
5
作者 游晓明 帅典勋 刘升 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2006年第4期147-150,共4页
提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙间采用基于学习机制的移民、模拟量子纠缠的种群交叉等信息交互方式,使得进化算法具有更好的种群多样性,... 提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙间采用基于学习机制的移民、模拟量子纠缠的种群交叉等信息交互方式,使得进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。 展开更多
关键词 量子进化算法 马尔可夫链 并行量子进化算法 免疫量子进化算法
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基于量子的免疫进化算法及收敛性(英文)
6
作者 刘升 王行愚 游晓明 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2006年第4期139-142,共4页
分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制... 分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力。在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。 展开更多
关键词 量子计算 免疫进化算法 亲和度成熟 马尔可夫链
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面向软件定义网络的服务功能链优化部署算法研究 被引量:4
7
作者 卢昱 刘益岑 +3 位作者 李玺 陈兴凯 乔文欣 陈立云 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期74-82,共9页
针对网络功能虚拟化(NFV)环境下,现有服务功能链部署方法无法在优化映射代价的同时保证服务路径时延的问题,该文提出一种基于IQGA-Viterbi学习算法的服务功能链优化部署方法。在隐马尔可夫模型参数训练过程中,针对传统Baum-Welch算法训... 针对网络功能虚拟化(NFV)环境下,现有服务功能链部署方法无法在优化映射代价的同时保证服务路径时延的问题,该文提出一种基于IQGA-Viterbi学习算法的服务功能链优化部署方法。在隐马尔可夫模型参数训练过程中,针对传统Baum-Welch算法训练网络参数容易陷入局部最优的缺陷,改进量子遗传算法对模型参数进行训练优化,在每一迭代周期内通过等比例复制适应度最佳种群的方式,保持可行解多样性和扩大空间搜索范围,进一步提高模型参数的精确度。在隐马尔科夫链求解过程中,针对隐含序列无法直接观测这一难点,利用Viterbi算法能精确求解隐含序列的优势,解决有向图网络中服务路径的优化选择问题。仿真实验结果表明,与其它部署算法相比,所提IQGA-Viterbi学习算法能有效降低网络时延和映射代价的同时,提高了网络服务的请求接受率。 展开更多
关键词 网络功能虚拟化 服务功能链部署 隐马尔可夫模型 量子遗传算法 VITERBI算法
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Multi-step evolution and measurement control of finite-dimensional quantum systems 被引量:4
8
作者 WenFeng Liu ChenBin Zhang ZongHai Chen 《Chinese Science Bulletin》 SCIE EI CAS 2012年第18期2233-2241,共9页
For finite-dimensional quantum systems,we propose a quantum control scheme based on a multi-step unitary evolution and quantum projective measurements.The objective is to design a control law to steer the system to a ... For finite-dimensional quantum systems,we propose a quantum control scheme based on a multi-step unitary evolution and quantum projective measurements.The objective is to design a control law to steer the system to a target eigenstate of the measurement operator in the least number of steps.Within each control step,unitary evolution and quantum projective measurement are performed in turn until the system reaches the target state.The control process can be modeled as a finite-state Markov chain with an absorbing state.We prove that the controlled system will converge to the target eigenstate with probability one after a finite number of control steps and find a minimal-step-number condition that would steer the system to the target eigenstate in the least number of steps. 展开更多
关键词 量子系统 有限维 测量控制 多步 进化 以概率1收敛 引导系统 控制步骤
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基于安全性检测的广义量子Loop程序终止验证 被引量:1
9
作者 林运国 李永明 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2015年第12期1615-1631,共17页
针对广义量子Loop程序的终止问题,首先介绍终止和几乎终止的两种定义,说明它们在刻画程序终止问题上的能力不足.为了弥补这种缺陷,引入另外两种定义:以一定概率在第n步终止和可终止,并且对这四种终止定义进行比较.其次,量子(正则)安全... 针对广义量子Loop程序的终止问题,首先介绍终止和几乎终止的两种定义,说明它们在刻画程序终止问题上的能力不足.为了弥补这种缺陷,引入另外两种定义:以一定概率在第n步终止和可终止,并且对这四种终止定义进行比较.其次,量子(正则)安全性是量子Markov链中重要的一类线性时间属性,证明出量子正则安全性的可满足概率等于乘积量子Markov链终状态不可达的概率,从而给出量子正则安全性检测技术.运用该检测技术,将广义量子Loop程序的终止问题归结为量子正则安全性的可满足性问题,并给出算法来计算第n步终止、可终止的概率和量子终态.针对多(单)量子比特系统、复合系统、嵌套系统,推导出第n步终止、可终止的终态和概率,并提供计算的显式表达式.最后证明广义量子Loop程序有限步内终止和可终止的充要条件. 展开更多
关键词 量子Loop程序 量子markov 量子自动机 程序终止 安全性
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自适应量子免疫克隆算法及其收敛性分析 被引量:8
10
作者 吴秋逸 焦李成 +1 位作者 李阳阳 邓晓政 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期592-597,共6页
分析量子免疫克隆算法的基本原理,在此基础上,设计一种具有自适应学习的改进策略.该算法采用量子观测熵来度量算法的进化程度,并根据熵的变化自适应调整相应参数.从理论上证明该算法的收敛性,并且通过实验,比较量子免疫克隆算法、简单... 分析量子免疫克隆算法的基本原理,在此基础上,设计一种具有自适应学习的改进策略.该算法采用量子观测熵来度量算法的进化程度,并根据熵的变化自适应调整相应参数.从理论上证明该算法的收敛性,并且通过实验,比较量子免疫克隆算法、简单免疫克隆算法、量子进化算法的函数优化效果.仿真实验表明该算法能提高计算效率和搜索能力. 展开更多
关键词 量子编码 进化算法 免疫算子 马尔可夫链
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一类多目标量子行为粒子群优化算法收敛性分析及应用 被引量:4
11
作者 施展 陈庆伟 胡维礼 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2013年第4期407-415,共9页
针对ε支配容易丢失Pareto最优前沿边界点的不足,提出了一种新支配关系——ε优势支配.基于ε优势支配的最优粒子保留策略构建了一类多目标量子行为粒子群优化(CMOQPSO)算法的总体构架,分析了这类算法在一定条件下的全局收敛性.将一种... 针对ε支配容易丢失Pareto最优前沿边界点的不足,提出了一种新支配关系——ε优势支配.基于ε优势支配的最优粒子保留策略构建了一类多目标量子行为粒子群优化(CMOQPSO)算法的总体构架,分析了这类算法在一定条件下的全局收敛性.将一种满足总体构架的多目标量子行为粒子群优化算法用于求解输电网规划问题,结果表明这类多目标量子行为粒子群优化算法具有良好的全局寻优能力. 展开更多
关键词 多目标优化 量子行为粒子群优化 ε优势支配 收敛性 马尔可夫链 输电网规划
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马尔可夫链蒙特卡罗光子损失玻色采样模拟
12
作者 黄汛 倪明 +1 位作者 季阳 吴永政 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第21期219-224,共6页
光子在制备、传播和探测的过程中产生的损失极大地限制了玻色采样的量子计算优越性。为研究光学网络中光子损失对玻色采样结果的影响,基于Clements模型,通过马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法实现了4光子8模式的玻色采样模拟,并通过贝叶斯... 光子在制备、传播和探测的过程中产生的损失极大地限制了玻色采样的量子计算优越性。为研究光学网络中光子损失对玻色采样结果的影响,基于Clements模型,通过马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法实现了4光子8模式的玻色采样模拟,并通过贝叶斯检验方法,对模拟获取的玻色采样结果和光子源处产生光子损失的玻色采样进行了区分。模拟结果表明,基于引入光子损失的光学网络,利用MCMC方法获取的采样结果均能有效通过贝叶斯检验。当MCMC采样样本之间的跳跃样本数增大,通过检验所需的样本数均逐渐减少并趋于稳定。而随着光学网络规模的增大,MCMC方法需要更大的跳跃样本数以达到快速通过贝叶斯检验的需求。通过MCMC方法成功模拟了光学网络中发生光子损失的玻色采样过程,为考虑误差的玻色采样研究提供了参考。 展开更多
关键词 量子光学 玻色采样 光子损失 马尔可夫链蒙特卡罗方法 贝叶斯检验 量子计算
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