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An Improved Quantum Differential Evolution Algorithm for Optimization and Control in Power Systems Including DGs 被引量:3
1
作者 Yuancheng Li Zongpu Li +1 位作者 Liqun Yang Bei Wang 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1280-1288,共9页
关键词 差分进化算法 电力系统 无功优化 量子编码 应用 微分进化算法 局部搜索能力 分布式发电
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量子人工蜂群优化的盲源分离算法
2
作者 程静 王荣杰 《集美大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期64-77,共14页
为了实现分离多种服从不同分布类型的源信号,将一种改进的量子人工蜂群方法用于优化盲源分离算法。在标准量子人工蜂群算法的基础上,引入混沌优化算子生成初始解,使初始种群的解均匀分布在可行解空间上;在搜索阶段引入动态的邻域因子和... 为了实现分离多种服从不同分布类型的源信号,将一种改进的量子人工蜂群方法用于优化盲源分离算法。在标准量子人工蜂群算法的基础上,引入混沌优化算子生成初始解,使初始种群的解均匀分布在可行解空间上;在搜索阶段引入动态的邻域因子和遗忘因子,控制寻优方向,提高算法的收敛速度和寻优能力;以信号峰度构造目标函数,利用改进的量子人工蜂群方法对目标函数寻优,获得分离矩阵,实现混合信号的分离。仿真结果表明,所提算法能够分离亚高斯分布、超高斯信号及两者的混合信号,且在收敛速度和分离精度上均优于传统算法。 展开更多
关键词 盲源分离 量子人工蜂群算法 峰度 超高斯分布 亚高斯分布
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Formation and adjustment of manned/unmanned combat aerial vehicle cooperative engagement system 被引量:18
3
作者 ZHONG Yun YAO Peiyang +1 位作者 ZHANG Jieyong WAN Lujun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第4期756-767,共12页
Manned combat aerial vehicles (MCAVs), and un-manned combat aerial vehicles (UCAVs) together form a cooper-ative engagement system to carry out operational mission, whichwill be a new air engagement style in the n... Manned combat aerial vehicles (MCAVs), and un-manned combat aerial vehicles (UCAVs) together form a cooper-ative engagement system to carry out operational mission, whichwill be a new air engagement style in the near future. On the basisof analyzing the structure of the MCAV/UCAV cooperative engage-ment system, this paper divides the unique system into three hi-erarchical levels, respectively, i.e., mission level, task-cluster leveland task level. To solve the formation and adjustment problem ofthe latter two levels, three corresponding mathematical modelsare established. To solve these models, three algorithms calledquantum artificial bee colony (QABC) algorithm, greedy strategy(GS) and two-stage greedy strategy (TSGS) are proposed. Finally,a series of simulation experiments are designed to verify the effec-tiveness and superiority of the proposed algorithms. 展开更多
关键词 manned combat aerial vehicle (MCAV) unmannedcombat aerial vehicle (UCAV) cooperative engagement system quantum artificial bee colony (qabc greedy strategy (GS) two-stage greedy strategy (TSGS)
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量子位Bloch坐标的量子人工蜂群优化算法 被引量:7
4
作者 易正俊 何荣花 侯坤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第7期1935-1938,共4页
为了改善人工蜂群(ABC)算法在解决多变量优化问题时存在的收敛速度较慢、容易陷入局部最优的不足,结合量子理论和人工蜂群算法提出一种新的量子优化算法。算法首先采用量子位Bloch坐标对蜂群算法中食物源进行编码,扩展了全局最优解的数... 为了改善人工蜂群(ABC)算法在解决多变量优化问题时存在的收敛速度较慢、容易陷入局部最优的不足,结合量子理论和人工蜂群算法提出一种新的量子优化算法。算法首先采用量子位Bloch坐标对蜂群算法中食物源进行编码,扩展了全局最优解的数量,提高了蜂群算法获得全局最优解的概率;然后用量子旋转门实现搜索过程中的食物源更新。对于量子旋转门的转角关系的确定,提出了一种新的方法。从理论上证明了蜂群算法在Bloch球面每次以等面积搜索时,量子旋转门的两个旋转相位大小近似于反比例关系,避免了固定相位旋转的不均等性,使得搜索呈现规律性。在典型函数优化问题的实验中,所提算法在搜索能力和优化效率两个方面优于普通量子人工蜂群(QABC)算法和单一人工蜂群算法。 展开更多
关键词 量子计算 量子比特 量子旋转门 人工蜂群算法 连续空间优化问题
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基于量子人工蜂群算法的风电场多目标无功优化 被引量:12
5
作者 邓吉祥 丁晓群 +2 位作者 张杭 何健 蒋丹 《电测与仪表》 北大核心 2015年第3期11-17,共7页
为了分析风机的不确定性出力对电网运行的影响,建立了风电场的概率模型,利用两点估计法(2PEM)进行概率潮流计算。然后,建立了综合考虑有功网损、电压偏移量和静态电压稳定裕度的多目标无功优化模型,并通过层次分析法(AHP)确定各个目标... 为了分析风机的不确定性出力对电网运行的影响,建立了风电场的概率模型,利用两点估计法(2PEM)进行概率潮流计算。然后,建立了综合考虑有功网损、电压偏移量和静态电压稳定裕度的多目标无功优化模型,并通过层次分析法(AHP)确定各个目标函数的权重,避免了人为主观臆断性。提出了量子人工蜂群算法,并将该算法和前述的概率潮流计算相结合应用到风电场无功优化当中。最后,以IEEE 14节点系统为例,将风电场接入该系统进行无功优化,并和传统的人工蜂群算法(ABC)进行比较,结果表明量子人工蜂群算法优化效果更好,具有更高的收敛精度,有效地避免了早熟现象。 展开更多
关键词 风电场 概率潮流 两点估计法 多目标无功优化 层次分析法 量子人工蜂群算法
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数据驱动下基于量子人工蜂群的K均值聚类算法优化 被引量:5
6
作者 周湘贞 李帅 隋栋 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期199-206,共8页
该文将量子人工蜂群(Quantum artificial bee colony,QABC)算法用于K均值(K-means)聚类的类别中心点选择,优化K均值聚类算法,可有效解决因随机设置K均值中心点而导致聚类准确度不高的问题。该文设置K均值聚类类别数,并随机设置若干类别... 该文将量子人工蜂群(Quantum artificial bee colony,QABC)算法用于K均值(K-means)聚类的类别中心点选择,优化K均值聚类算法,可有效解决因随机设置K均值中心点而导致聚类准确度不高的问题。该文设置K均值聚类类别数,并随机设置若干类别中心,采用人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法优化类别中心点,根据待聚类样本点构建蜜蜂种群,并对蜂群个体位置采用量子比特表示。以样本点和中心点的距离的倒数作为ABC算法适应度,并将适应度值较高个体定义为蜜源。通过引领蜂在运动范围内的粗粒度遍历和跟随蜂的细粒度探索,不断搜寻适应度较高个体,并且更新蜜源,直至ABC算法稳定后确定较优蜜源位置为聚类中心。采用ABC优化得到的聚类中心进行K均值聚类。试验结果表明,通过合理设置ABC搜索边界,并引入蜂群位置的量子表示,可有效增强ABC对聚类中心的搜索精度。相比于常用聚类算法,QABC+K均值算法的聚类性能更优。 展开更多
关键词 K均值聚类 数据驱动 人工蜂群 量子比特 量子人工蜂群
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云计算环境下基于ABC-QPSO算法的资源调度模型 被引量:6
7
作者 温聪源 徐守萍 曾致远 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第5期30-32,64,共4页
为了提高云计算资源的利用率,保证节点负载均衡,提出一种人工蜂群算法和量子粒子群算法相融合的云计算资源调度模型(ABC-QPSO)。首先将人工蜂群算法的搜索算子作为变异算子引入到量子粒子群算法中,以解决量子粒子群算法早熟收敛缺陷,然... 为了提高云计算资源的利用率,保证节点负载均衡,提出一种人工蜂群算法和量子粒子群算法相融合的云计算资源调度模型(ABC-QPSO)。首先将人工蜂群算法的搜索算子作为变异算子引入到量子粒子群算法中,以解决量子粒子群算法早熟收敛缺陷,然后以任务完成时间最短作为量子粒子群的适应度函数对云计算资源调度进行优化,最后在Cloud Sim平台上对ABC-QPSO的性能进行测试。结果表明,ABC-QPSO算法不仅克服了QPSO算法的不足,而且有效缩短了任务的完成时间,提高了云计算资源利用率,适合于进行大规模任务的云计算资源调度。 展开更多
关键词 云计算 资源调度 人工蜂群算法 量子粒子群算法 任务分配
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基于元胞量子蜂群算法和信道案例库的认知无线电混合跨层决策引擎研究 被引量:2
8
作者 尤晓建 何小海 +2 位作者 韩雪梅 伍春 江虹 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期121-130,共10页
针对认知无线电系统参数重配置问题,提出一种基于元胞量子蜂群算法和信道案例库的混合跨层认知决策引擎。该认知决策引擎充分考虑无线通信网络各层参数,以网络整体性能最优为优化目标;提出的元胞量子蜂群算法利用双策略对种群进行混沌... 针对认知无线电系统参数重配置问题,提出一种基于元胞量子蜂群算法和信道案例库的混合跨层认知决策引擎。该认知决策引擎充分考虑无线通信网络各层参数,以网络整体性能最优为优化目标;提出的元胞量子蜂群算法利用双策略对种群进行混沌初始化,设计了基于元胞自动机原理和社会认知策略的快速量子旋转角调整策略用于实现引领蜂和跟随蜂的邻域搜索;构建基于信道增益的认知无线电参数案例库,用于实现快速决策。仿真结果表明,该认知决策引擎能够根据无线通信环境和用户需求的变化,动态地进行参数的重配置,同时其在收敛速度、收敛精度和算法稳定性上都明显优于基于二进制人工蜂群算法和量子遗传算法的认知决策引擎。 展开更多
关键词 认知无线电 跨层决策引擎 元胞量子蜂群算法 信道案例库
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基于混沌量子蜂群优化SVR的多峰MPPT算法研究 被引量:3
9
作者 高相铭 杨世凤 潘三博 《电气传动》 北大核心 2015年第12期55-60,共6页
针对局部阴影条件下光伏阵列P—V曲线具有多峰特性,而传统的MPPT算法无法有效跟踪其最大功率点的问题,研究了一种多峰MPPT算法。采用混沌搜索和量子计算对传统蜂群算法进行改进,并将改进后的算法应用于支持向量回归机(SVR)的参数寻优,... 针对局部阴影条件下光伏阵列P—V曲线具有多峰特性,而传统的MPPT算法无法有效跟踪其最大功率点的问题,研究了一种多峰MPPT算法。采用混沌搜索和量子计算对传统蜂群算法进行改进,并将改进后的算法应用于支持向量回归机(SVR)的参数寻优,最终实现了基于混沌量子蜂群优化SVR的多峰MPPT算法。通过仿真和实验对算法的有效性进行了验证。实验结果表明:该算法在均匀光照或局部阴影条件下均能够准确跟踪全局最大功率点,有效克服了传统MPPT算法容易陷入局部极值的问题。 展开更多
关键词 混沌量子蜂群算法 多峰特性 最大功率点跟踪 参数寻优
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基于改进相关向量机的模拟电路故障预测 被引量:1
10
作者 王力 石立超 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第3期52-60,共9页
针对模拟电路实际使用过程中的可靠性问题,提出一种基于改进相关向量机的模拟电路故障预测方法。在提取被测电路的故障特征参数之后,将传统相关向量机中单个核函数改进为多个不同核函数组合形成混合核函数,提高算法的泛化性能。利用量... 针对模拟电路实际使用过程中的可靠性问题,提出一种基于改进相关向量机的模拟电路故障预测方法。在提取被测电路的故障特征参数之后,将传统相关向量机中单个核函数改进为多个不同核函数组合形成混合核函数,提高算法的泛化性能。利用量子方法改进人工蜂群算法提升其优化效果以对各个核函数的权重因子寻优,从而提高算法的预测精度。将离散灰色模型与多核相关向量机相结合,提升算法的长期趋势预测性能。仿真结果表明,该方法的绝对误差、相对误差和测试误差均小于传统的相关向量机预测方法。 展开更多
关键词 模拟电路 故障预测 多核相关向量机 量子人工蜂群 离散灰色模型
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基于量子优化的人工蜂群算法求解旅行商问题 被引量:1
11
作者 唐天兵 朱继生 严毅 《大众科技》 2020年第12期7-9,13,共4页
旅行商问题(TSP)是在运筹学界研究了近半个世纪的基本组合优化模型。它属于NP难问题。已经证明,相对于解决诸如TSP的NP难问题的传统方法,进化算法是有效且高效的。文章提出了一种基于量子激励的人工蜂群算法(QUABC)进行求解旅行商问题... 旅行商问题(TSP)是在运筹学界研究了近半个世纪的基本组合优化模型。它属于NP难问题。已经证明,相对于解决诸如TSP的NP难问题的传统方法,进化算法是有效且高效的。文章提出了一种基于量子激励的人工蜂群算法(QUABC)进行求解旅行商问题。在人工蜂群(ABC)优化和量子计算(QC)原理两种范式之间进行了混合。利用量子比特、态叠加和量子干涉等量子概念,并在经典的ABC算法的基础上加入量子表示的解,增强了标准ABC算法的多样性和计算能力。在一组TSPLIB的算例中对该算法进行了测试,实验结果表明,该算法能获得比较理想的结果。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 量子优化 旅行商问题
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引入人工蜂群搜索算子的QPSO算法的改进实现 被引量:4
12
作者 苑帅 沈西挺 邵娜娜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第15期29-33,共5页
针对基于人工蜂群搜索算子的量子粒子群算法(IQPSO)求解精度不理想,收敛速度慢等问题,将一种更新全局最优的新策略融入到IQPSO算法中,引入双中心粒子,将IQPSO算法得到的全局最优解进行多种群划分,使得全局最优解的每一维度的值都与双中... 针对基于人工蜂群搜索算子的量子粒子群算法(IQPSO)求解精度不理想,收敛速度慢等问题,将一种更新全局最优的新策略融入到IQPSO算法中,引入双中心粒子,将IQPSO算法得到的全局最优解进行多种群划分,使得全局最优解的每一维度的值都与双中心粒子相对应的维度分别替换,再次更新全局最优,在算法解附近探索更加精确的结果。通过五个测试函数的仿真实验与IQPSO算法比较,验证所提的算法有良好的准确性与收敛速度的改进。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 人工蜂群搜索算子 双中心粒子
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量子粒子群优化的人工蜂群算法 被引量:5
13
作者 杜康宇 毛力 +2 位作者 毛羽 杨弘 肖炜 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第3期130-132,137,共4页
针对传统的人工蜂群算法在求解函数优化问题中具有收敛速度慢、局部搜索能力低的缺点,将量子粒子群优化算法中粒子位移的更新方法引入到跟随蜂的局部搜索策略中,使人工蜂群具有更高的局部搜索能力。6个标准测试函数的仿真实验结果表明:... 针对传统的人工蜂群算法在求解函数优化问题中具有收敛速度慢、局部搜索能力低的缺点,将量子粒子群优化算法中粒子位移的更新方法引入到跟随蜂的局部搜索策略中,使人工蜂群具有更高的局部搜索能力。6个标准测试函数的仿真实验结果表明:与传统的人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在收敛速度和寻优精度上大幅提高。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 量子粒子群优化算法 当前最优解 局部搜索
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基于量子人工蜂群算法的配电网多目标优化重构 被引量:12
14
作者 邓斯凯 毛弋 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2021年第2期80-86,94,共8页
为了保证配电网优化运行,本文以系统网损最小、节点最低电压幅值最大、开关操作次数最少为目标构造配电网多目标优化重构模型,采用量子人工蜂群算法和帕累托(Pareto)支配关系求解。针对易于陷入局部最优解问题的人工蜂群算法,引入量子... 为了保证配电网优化运行,本文以系统网损最小、节点最低电压幅值最大、开关操作次数最少为目标构造配电网多目标优化重构模型,采用量子人工蜂群算法和帕累托(Pareto)支配关系求解。针对易于陷入局部最优解问题的人工蜂群算法,引入量子理论来进行蜂群的搜索,扩大了全局搜索范围,使其收敛于全局最优解,对于多目标问题,采用拥挤度来控制Pareto最优解的个数。将算法应用于标准IEEE 33节点配电网和加入分布式电源的配电网进行重构测试,实验表明该方法是有效和可行的。 展开更多
关键词 配电网重构 量子人工蜂群算法 多目标优化 PARETO支配
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基于改进量子蜂群算法的多中继选择 被引量:1
15
作者 蒋雪婷 葛文萍 李玉涛 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第3期571-575,共5页
为提高无线多中继协作网络的系统性能,提出一种改进量子人工蜂群(quantum artificial bee colony,QABC)算法的多中继选择方案。多中继选择问题实际上是选择最佳中继节点的数量以及选取哪些中继来参与协作的优化问题,以往的穷举搜索方式... 为提高无线多中继协作网络的系统性能,提出一种改进量子人工蜂群(quantum artificial bee colony,QABC)算法的多中继选择方案。多中继选择问题实际上是选择最佳中继节点的数量以及选取哪些中继来参与协作的优化问题,以往的穷举搜索方式使算法的复杂度随着中继数目的增加呈指数增长。通过引入符号函数,使QABC算法的计算更为简洁,相比之下,可以获得较高的信噪比(signal to noise ratio,SNR)和功率效率。仿真结果表明,该算法的性能要明显优于现有的中继排序方案的性能。 展开更多
关键词 中继协作 中继选择 量子人工蜂群算法 信噪比 功率效率
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一种基于ABC的量子神经网络训练算法
16
作者 凌晔华 郑鑫 《智能计算机与应用》 2017年第2期34-37,共4页
传统的量子神经网络的训练方法容易使得算法陷入局部极小值,将Artificial Bee Colony(ABC)算法引入到原训练算法中,并且对人工蜂群算法进行改进。利用改进后的人工蜂群算法来优化传统量子神经网络,使优化后的量子神经网络具有结构简单... 传统的量子神经网络的训练方法容易使得算法陷入局部极小值,将Artificial Bee Colony(ABC)算法引入到原训练算法中,并且对人工蜂群算法进行改进。利用改进后的人工蜂群算法来优化传统量子神经网络,使优化后的量子神经网络具有结构简单、参数少、收敛速度快和可跳出局部极小值等优点。实验结果表明,相比原训练算法该优化算法提高了量子神经网络收敛解的精度。 展开更多
关键词 量子神经网络 人工蜂群算法 自适应 最优
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