量子进化算法

摘要： 为提高仿生机器鱼的工作可靠性,提出一种应用于仿生机器鱼的渐变可靠性稳健优化设计方法。以仿生虎鲸为研究对象,基于扑翼运动理论,利用Matlab得到了仿生虎鲸的动态载荷。基于可靠性灵敏度设计理论和稳健设计理论,构建了优化设计状态函数,得到了仿生虎鲸尾鳍推进系统对其渐变可靠性灵敏度的影响。利用改进量子进化算法进行优化设计,得到了尾鳍推进机构的最优解,结果表明,设计变量的灵敏度的绝对值均有降低,可靠度得到提高,结构更加稳健。将扑翼运动理论、可靠性灵敏度设计理论、可靠性稳健设计理论、性能退化理论和改进量子进化算法相结合,提出一种应用于仿生机器鱼的渐变可靠性稳健优化设计方法,为仿生机器鱼的可靠性分析与设计提供理论方法和数据支撑。

摘要： 针对遗传算法容易陷入早熟收敛,无法自适应具有NP难度的多种约束条件下的排课问题,提出了一种基于量子进化算法的智能化排课算法。对排课的冲突要素和约束条件进行定义,构建了排课模型。引入量子进化算法,基于班级、时间元集合的向量矩阵构造了量子染色体,基于软约束条件的最优解设计了适应度函数,基于量子进化算法的计算框架设计了排课算法。实验表明文中算法具有智能性,能够根据开课任务自动生成排课方案,而且排课的质量和效率都优于文中的对比算法。

摘要： 将量子进化算法应用到投资组合优化问题中,设计了一种具有限额约束的投资组合优化问题的量子进化算法.首先,考虑收益与风险的均衡性,提出了一种新的收益风险评判准则,并以该准则为目标优化投资配置;其次,改进了初始种群生成方式,给出了量子染色体的编码、解码技巧及自适应量子门旋转策略;设计检查修复算子将染色体简单解码得到的解修复为问题的可行解.实证分析检验了量子进化算法的可行性和有效性,结果显示,量子进化算法能够有效消除算法早熟问题;设置的风险水平越低,收益率增长越明显;收益率随着风险水平的上升而增大,最后逐渐趋于稳定;算法具有较好的稳定性和可靠性.

摘要： 针对监督分类中的特征选择问题,提出一种基于量子进化算法的包装式特征选择方法.首先分析了现有子集评价方法存在过度偏好分类精度的缺点,进而提出基于固定阈值和统计检验的两种子集评价方法.然后改进了量子进化算法的进化策略,即将整个进化过程分为两个阶段,分别选用个体极值和全局极值作为种群的进化目标.在此基础上,按照包装式特征选择遵循的一般框架设计了特征选择算法.最后,通过15个UCI数据集分别验证了子集评价方法和进化策略的有效性,以及新方法相较于其它6种特征选择方法的优越性.结果表明,新方法在80%以上的数据集上取得相似甚至更好的分类精度,在86.67%的数据集上选择了特征个数更小的子集.

摘要： 针对虚拟发电厂中常规分布式电源、传统热电联产机组的碳排放特性,基于风电机组出力与用户热能需求的互补性,提出在虚拟发电厂中配置电锅炉以实现虚拟发电厂的碳中和。分析了风电机组、微型电热联产机组和电锅炉三者间的出力关系;建立了计及虚拟发电厂碳排放成本、虚拟发电厂运行成本和交易电量成本的虚拟发电厂电热联合运行模型,并利用量子进化算法对其进行了求解;计算了3种典型场景下的机组的出力、交易电量、碳排放总量。仿真算例表明,电锅炉联合风电供热能够显著降低虚拟发电厂的整体碳排放和运行成本。

摘要： 本文针对当前网络入侵检测系统在识别新型入侵行为时存在误警率和漏警率偏高的弊端,将新型优化技术和机器学习技术引入网络入侵检测,设计了一种具有智能性的网络入侵检测模型,实验模拟表明,本文设计的模型是有效的,并且对新型网络攻击行为的识别能力比较好,为开发新型的网络入侵检测系统提供了设计思路。

摘要： 采用当前方法优化动车组底部智能巡检机器人机械结构参数时,由于在构建参数优化函数过程中未考虑机械结构参数约束条件,使得最终优化效果差、优化后巡检机器人运动性能差,因此,提出新的动车组底部智能巡检机器人机械结构参数优化方法。根据动车组底部巡检机器人故障检测过程中,机械探测装置因电压正负极排斥产生的位移倾角,推导巡检机器人动力学方程,并将这一方程输出的巡检机器人机械结构参数矩阵与参数约束条件相结合,构建机械结构参数优化函数,利用量子进化算法求解该函数,根据函数输出结果实现巡检机器人机械结构参数优化。实验结果表明,所提方法优化效果好,优化后巡检机器人运动性能强,实际应用效果更好。

摘要： 针对输电线路覆冰给电网企业带来的危害,以及传统预测模型精度不高的问题,提出一种改进的LSSVM覆冰预测模型.首先采用烟花算法对LSSVM模型参数进行寻优,并引入量子进化算法在全局搜索的优势对烟花算法进行改进,以得到LSSVM中最优的C和δ参数;最后,在实例分析部分,采用PCA主成分析法降维,提取出环境温度、相对湿度、风速、光照强度和负荷电流作为LSSVM的输入参数,得到PCA-QFA-LSSVM输电线路覆冰模型,并将改进算法与BPMM、SVM等算法比较,得到PCA-QFA-LSSVM在覆冰厚度预测方面与实际值的相对误差都在3％以内,表明该算法比传统的预测方法具有更为明显优势.

摘要： 针对移动闭塞系统下高速列车站间追踪优化问题,根据固定闭塞系统的闭塞时间阶梯模型,建立移动闭塞的时空占用带优化模型.首先将列车站间运行过程进行分解,获取影响列车区间运行过程8个阶段的4个关键速度(出站咽喉速度、站间巡航速度、惰行末速度、进站咽喉速度).然后根据列车车站发车追踪间隔、列车区间追踪间隔和列车车站到达追踪间隔三种场景,分析列车最小追踪间隔.在此基础上,根据移动闭塞时空占用带上下限分析列车追踪过程,建立以能耗和运行时间为性能指标的列车追踪运行优化问题,采用量子进化算法优化列车的发车间隔和站间追踪策略.最后,以CRH380AL型动车组为原型,选取武广线赤壁北—岳阳东段为仿真线路区间,验证了移动闭塞时空占用带模型和量子进化算法的有效性.

摘要： 电机的优化设计作为电气工程领域中的一个研究热点,尽管其技术不断提高,而目前的各类优化方法远没有解决避免陷入局部最优解和收敛速度慢的难题.针对以上问题,本文提出了基于量子进化算法的车载发电机优化设计方法.以发电机铁心长度和槽数为优化变量,效率与电机材料费用为目标函数建立了车载发电机的优化模型.分别利用遗传算法和量子进化算对这一模型进行优化.优化结果一致,均能达到提高电机效率同的.对比二者优化结果和优化曲线,结果表明,量子进化算法的优化速度更快、全局搜索能力更强.

摘要： PID控制器是一类广泛使用的控制器，其参数优化决定了控制器的性能。提出了一种基于改进量子进化算法的PID控制参数优化方法。在该算法中量子个体的每位量子比特都可以向不同的目标学习，实现了量子个体之间信息的充分交换，一方面保证了算法的收敛性，一方面保证了算法的探索能力，有效提高了算法的优化性能。将该方法用于PID控制器参数优化，与其他优化算法的仿真结果比较表明，该方法能获取更好的控制效果，验证了该方法的有效性。

摘要： 针对静止同步串联补偿器(static synchronouscompensator,SSSC)阻尼控制器功能效果的交互影响,分析了SSSC系统的阻尼控制策略,将SSSC阻尼控制器功能之间的协调问题转化为多目标优化问题,提出采用一种新颖的多目标量子进化算法进行控制器的参数优化。通过PSCAD/MATLAB软件对系统在不同故障干扰下的时域仿真,验证了采用所提出的协调控制策略可以得到快速收敛并且良好分布的帕累托解集,很好的抑制不同工况下的系统振荡,有效的提高了系统的稳定性。

摘要： 为了提高量子进化算法的执行效率，在NIQGA原算法的基础上，通过其改进查表机制提出了一种改进算法INIQGA；并通过定义角距离，设计了一种根据角距离进行旋转角度调整的策略，进而提出了一种基于可变角距离旋转的量子进化算法QEA-VAR，和以前基于查表机制的量子进化算法相比，该算法的执行过程简单灵活，易于理解。最后，结合0/1背包问题，对传统遗传算法CGA、经典量子进化算法QEA、NIQGA、INIQGA和QEA-VAR等进行算法性能测试，实验结果表明：INIQGA收敛速度和进化结果优于NIQGA；QEA-VAR又优于INIQGA、QEA和CGA等算法。

摘要： 将基于实数编码的量子进化算法引入到文化算法的种群空间，提出一种实数编码量子文化算法。该算法在种群空间采用实数编码量子算法，采用矩形区域描述基因，并利用量子态叠加和相干原理完成量子进化过程。进化个体由基于量子种群的累积概率分布函数的逆函数得到。优势进化个体隐含的优良进化信息在信度空间以知识方式提取，并进一步通过影响函数来影响种群空间的进化个体变异和量子个体宽度更新。针对标准测试函数的仿真结果表明:该算法能有效提高解精度、进化速度和初值的鲁棒性。

摘要： 本文提出了基于改进谱聚类算法的图像分割方法.首先本文构造图像像素点的位置和灰度特征集.其次针对传统谱聚类算法在特征空间中,采用k-均值聚类对初始化敏感和易陷入局部最优的缺点,提出用克隆方法扩大聚类中心的选择范围,用量子进化算法寻找全局范围内的最优聚类中心,避免局部收敛.最后本文算法用于Phishing网页图像分割,实验表明,该算法具有快速收敛到全局最优的特性,分割精度有所提高.

摘要： 本文在对现有软件系统范式的文献进行梳理的基础上，借鉴网格异构性层次思想及运作机理，提出“软件网格”的概念，描述了软件网格的概念模型，并运用量子进化算法分析论证了软件网格的演进特征。软件网格理论及方法是软件复杂性理论研究思路的跨学科拓展与创新。

摘要： 本文提出一种基于量子进化理论的小支持度关联规则挖掘算法.算法将模糊集的概念引入到原始数据离散化和支持度、置信度的定义当中,通过改进量子进化过程和适应度函数,实现在多个最优方向上的进化,可以获得满足不同目标的最优解集合.仿真实验表明,该算法能够从旅游突发事件中有效挖掘出各种小支持度的关联规则.

摘要： 本文提出一种基于量子进化理论的小支持度关联规则挖掘算法.算法将模糊集的概念引入到原始数据离散化和支持度、置信度的定义当中,通过改进量子进化过程和适应度函数,实现在多个最优方向上的进化,可以获得满足不同目标的最优解集合.仿真实验表明,该算法能够从旅游突发事件中有效挖掘出各种小支持度的关联规则.

摘要： 本文提出一种基于量子进化理论的小支持度关联规则挖掘算法.算法将模糊集的概念引入到原始数据离散化和支持度、置信度的定义当中,通过改进量子进化过程和适应度函数,实现在多个最优方向上的进化,可以获得满足不同目标的最优解集合.仿真实验表明,该算法能够从旅游突发事件中有效挖掘出各种小支持度的关联规则.

摘要： 本发明涉及基于量子差分进化算法的NSCT域红外图像自适应去噪方法，首先对带噪声的红外图像进行NSCT分解，得到低频子带图像和多尺度高频子带；接着将量子编码和量子门更新引入差分进化算法的优化，防止陷入局部最优解；然后对于多尺度高频子带，采用量子差分进化算法自适应获取最优阈值，通过阈值处理函数对高频子带系数进行去噪处理；最后对处理后的各个子带系数进行逆变换，得到去噪后的红外图像。本发明减轻了几何特征丢失，保留了边缘、纹理等特征信息，图像表现的更为平滑，为后续红外图像的识别、跟踪及特征提取等处理提供基础。

摘要： 本发明涉及一种量子差分进化算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法，将待故障诊断的滚动轴承的输入特征矩阵P输入到所述故障诊断模型中，得到一维列向量Q，Q中出现1代表内圈故障，出现2代表滚动体故障，出现3代表外圈6点钟方向故障，出现4代表外圈3点钟方向故障，出现5代表外圈12点钟方向故障，出现6代表正常。本发明使用量子差分进化算法优化支持向量机模型，从而实现参数的自适应调整。相比传统的差分进化算法，量子的差分进化算法在优化支持向量机模型时，可以减少需要花费的时间，提高优化的精度，使得模型拥有更可靠的故障诊断性能。

摘要： 本发明涉及一种基于量子进化粒子群算法的高光谱图像波段选择方法，属于图像处理领域。包括输入待选择波段的高光谱图像，设定种群的规模、维数、最大迭代次数；将每个粒子占据的位置由单位空间映射到优化问题的解空间，选取类间可分性和最佳指数两者结合作为适应度函数；将变异概率引入量子进化粒子群算法，采用最大似然法对输出最优波段组合图像进行分类，计算总体分类精度，计算相关性采用波段组合波段间的平均相关性。本发明将量子进化算法和粒子群算法结合，克服了易陷入局部最优的缺点，量子进化粒子群算法具有更快的收敛速度，缩短了算法的运行时间，在进行波段选择时，算法更加稳定且分类精度高，应用前景广阔。

摘要： 本发明公开了基于量子进化算法的复杂场景排产方法及系统，量子种群初始化；量子排产适应度评估：设立量子目标函数，考虑大型机械设备的生产制造环境的约束条件下，对量子目标函数进行求解；量子种群生成目标函数的二进制控制变量，根据生成的二进制控制变量，对应到工单任务的顺序，进行排产，按照排产顺序计算整个大型机械设备工单的完成时间为量子的适应度值；比较适应度值，通过最小适应度值确定最优解；保存最优解；判断是否到达结束条件，若未达到，则利用量子旋转门对量子种群进行更新；返回量子排产适应度评估步骤重新计算量子的适应度值，继续寻优。满足局部寻优与全局寻优在较平衡的状态下寻找最优解，实现大型机械设备生产排产。

摘要： 本发明公开了一种基于改进量子进化算法的滚动轴承故障特征提取方法，步骤如下：S1，采集滚动轴承的振动信号f；S2，建立Gabor原子库；S3，建立量子种群Ψ；S4，利用量子概率幅对Gabor原子进行量子编码；S5，将滚动轴承振动信号f在量子概率幅编码后的Gabor原子库上进行一次稀疏分解，以筛选出最佳编码原子

摘要： 基于改进型量子进化算法的宽光谱极紫外多层膜设计方法，属于极紫外多层膜技术领域。解决了现有设计方法耗时长、求解效率和求解精度低的问题。本发明的设计方法先对膜系进行量子编码，然后采用评价函数对种群中量子染色体个体的适应度值进行计算，并保存最优的膜系；再判断最优膜系是否满足优化准则，若满足优化准则，算法停止，输出膜系结构；若不满足优化准则，对个体进行单实数基因位变异，判断个体的单实数基因位变异是否为有效进化，若为有效进化，采用量子旋转门对相应的量子概率幅进行更新，再采用精英保留策略，更新最优的多层膜膜系，直至进化完成。该设计方法耗时短、求解效率和求解精度高。

摘要： 一种基于量子进化算法的蛋白质构象空间优化方法，包括以下步骤：基于量子进化算法框架，以Rosetta Score3为优化目标函数，基于氨基酸序列粗粒度表达模型，将能量计算模型转换为二面角优化空间能量模型；采用实相位角编码方式对氨基酸序列的二面角表达个体进行编码，通过片段组装执行量子变异操作，以提高预测精度，应用量子旋转门对种群个体进行量子更新，以达到局部调整角度的目的，通过迭代的进化过程，算法将产生能量较低，结构合理的蛋白质构象。本发明在蛋白质结构预测应用中能够，可以快速的得到预测精度较高构象。

摘要： 一种新型的基于改进量子进化方法的城市配电网中移动应急电源的容量优化配置方法，包括如下步骤：1)输入初始参数；2)典型日分析；3)设置量子进化算法初始参数；4)内层优化方法得出优化参数；5)计算粒子适应值；6)更新局部最优向量和全局最优向量；7)利用生物进化规则更新粒子位置值；8)局部搜索；9)收敛性检验；10)输出结果。本发明结合改进量子进化方法，提出一种新型的基于双层优化的移动应急电源容量配置方法。

摘要： 本发明公开了一种基于改进型量子进化算法的电力负荷预测方法及系统，具体包括历史负荷数据集N生成、电力负荷的预测模型建立、最优的参数组合选取、支持向量机模型训练、结果比较；通过运用改进型量子进化算法和SVM模型建立组合模型从而对当前市未来电力日负荷进行短期预测，从而使得电厂获得相对准确的电力短期负荷，尽可能减少因短期负荷波动而造成的损失，并期待为我国电网现代化建设提供信息参考。

摘要： 本发明涉及一种基于量子进化粒子群算法的高光谱图像波段选择方法，属于图像处理领域。包括输入待选择波段的高光谱图像，设定种群的规模、维数、最大迭代次数；将每个粒子占据的位置由单位空间映射到优化问题的解空间，选取类间可分性和最佳指数两者结合作为适应度函数；将变异概率引入量子进化粒子群算法，采用最大似然法对输出最优波段组合图像进行分类，计算总体分类精度，计算相关性采用波段组合波段间的平均相关性。本发明将量子进化算法和粒子群算法结合，克服了易陷入局部最优的缺点，量子进化粒子群算法具有更快的收敛速度，缩短了算法的运行时间，在进行波段选择时，算法更加稳定且分类精度高，应用前景广阔。