量子进化算法在生产调度中的应用综述
量子计算的发展讲解学习
量子计算的发展
量子计算的发展 摘要：量子计算是量子力学的新进展,它是一种和传统的计算方式迥然不同的新型计算.其概念是全新的,它将使计算技术进入一种前所未有的新境界。对于某些问题,量子计算机可以达到常规计算机不能达到的解题速度.量子计算机可以解决常规计算机不能解决的某些问题量子计算由于其强大的并行计算能力和可以有效的模拟量子行为的能力而日益受到人们的关注。本文介绍了量子计算的含义及其基本原理，以及对于未来量子计算的发展前景。 关键词：量子计算；量子计算机；量子位
目录 引言 (4) 1基本概念 (4) 1.1量子计算 (4) 1.2量子计算机 (4) 1.3量子位 (5) 2.量子计算的原理 (6) 2.1量子叠加性 (6) 2.2量子纠缠 (7) 3.量子计算的发展 (7) 3.1中期发展 (7) 3.2发展前景 (8)
量子计算的发展 引言 自MaxPlanck在1900年提出量子假说以来,量子力学给人类生活带来翻天覆地的变化,改变了经典物理学对世界的认知方式。量子计算和量子计算机概念起源于著名物理学家Feynman，是他在1982年研究用经典计算机模拟量子力学系统时提出的。1985年Deutsch提出第一个量子计算模型即图灵机，量子计算才开始具备了数学的基本型式。由此,量子计算迅速吸引了全世界研究者的注意并成为一门具有巨大潜力的新学科。 1. 基本概念 1.1量子计算 量子计算是应用量子力学原理来进行有效计算的新颖计算模式,它利用量子叠加性、纠缠性和量子的相干性实现量子的并行计算。量子计算从本质上改变了传统的计算理念。 1.2.量子计算机
关于任务调度相关研究文献综述
关于任务调度相关研究文献综述随着多核处理器的出现，多核处理器任务调度已成为当前高性能处理器研究的热点之一。任务调度是指系统为确定一系列任务的执行顺序所采取的调度策略。随着计算机技术的不断发展，学术界对任务调度问题的讨论也逐渐深入，旨在通过减少通信开销、改变任务执行顺序，以缩短整个任务的调度长度。 近年来，由于多处理器的广泛应用，如何充分利用多处理器的计算性能成为了大家关注的焦点，针对多处理器的任务调度问题突显出来。在多处理器任务调度算法研究的早期，P Dutot[24]等人在研究中指出，对于异构计算环境下的任务调度问题是NP 难问题，难以在多项式时间内寻求最优解。正是该问题的重要性和复杂性，吸引了一大批专家学者对其进行研究，并提出了大量经典的算法。一、国外研究现状 计算机任务调度的研究早在上世纪60年代就已开始。1967年，芝加哥大学的Manacher G.K在ACM期刊上第一次提出了“任务”的概念，并利用列表法和甘特图进行了基本的多核多任务调度算法研究，提出了能够保证调度稳定性的算法。同时文章对软实时系统和硬实时系统也给出了定义和说明。但是由于文章发表年代较为久远，文中提出的是同构多核处理器的模型，并不适用于当今迅速发展的异构多核处理器之间的任务调度。随后，刘炯朗和Layland在已有工作基础上提出了周期任务模型的概念，该模型对任务进行了较好的抽象，对周期性任务做出了一些假设，忽略计算机体系结构的复杂性以及应用程序的具体实现，可以借助各种数学方法对任务的可调度性进行分析。文中提出了可在单处理器上运行的三种调度算法：单调速率算法RM(rate monotonic algorithm)、最早结束优先 EDF(earliest deadline first)算法[1]以及两者的混合算法。在 RM 算法中， 1 根据任务的需求速度赋予其一定的优先级，即所谓的固定优先级。在 EDF 算法中，任务最终期限值较小的赋予更高的优先级，即动态调整任务的优先级。而综合算法将任务分开对待，分别使用上述的算法。文章分析了在上述几种任务调度算法下，CPU能够达到的最大利用率，并用数学方法给予了证明。为后来的研究奠定了基础。后续又提出了许多经典算法，包括时间片轮转(Round Robin，RR)算法、先到先服务(First Come First Served，FCFS)算法、截止期单调调度(Deadline Monotonic Scheduling, DMS) 算法等。在这些算法中，任务的优先
进化计算综述
进化计算综述 1.什么是进化计算 在计算机科学领域，进化计算（Evolutionary Computation）是人工智能（Artificial Intelligence），进一步说是智能计算（Computational Intelligence）中涉及到组合优化问题的一个子域。其算法是受生物进化过程中“优胜劣汰”的自然选择机制和遗传信息的传递规律的影响，通过程序迭代模拟这一过程，把要解决的问题看作环境，在一些可能的解组成的种群中，通过自然演化寻求最优解。 2.进化计算的起源 运用达尔文理论解决问题的思想起源于20世纪50年代。 20世纪60年代，这一想法在三个地方分别被发展起来。美国的Lawrence J. Fogel提出了进化编程（Evolutionary programming），而来自美国Michigan 大学的John Henry Holland则借鉴了达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传定律的基本思想，并将其进行提取、简化与抽象提出了遗传算法（Genetic algorithms）。在德国，Ingo Rechenberg 和Hans-Paul Schwefel提出了进化策略（Evolution strategies）。 这些理论大约独自发展了15年。在80年代之前，并没有引起人们太大的关注，因为它本身还不够成熟，而且受到了当时计算机容量小、运算速度慢的限制，并没有发展出实际的应用成果。
到了20世纪90年代初，遗传编程（Genetic programming）这一分支也被提出，进化计算作为一个学科开始正式出现。四个分支交流频繁，取长补短，并融合出了新的进化算法，促进了进化计算的巨大发展。 Nils Aall Barricelli在20世纪六十年代开始进行用进化算法和人工生命模拟进化的工作。Alex Fraser发表的一系列关于模拟人工选择的论文大大发展了这一工作。 [1]Ingo Rechenberg在上世纪60 年代和70 年代初用进化策略来解决复杂的工程问题的工作使人工进化成为广泛认可的优化方法。[2]特别是John Holland的作品让遗传算法变得流行起来。[3]随着学术研究兴趣的增长，计算机能力的急剧增加使包括自动演化的计算机程序等实际的应用程序成为现实。[4]比起人类设计的软件，进化算法可以更有效地解决多维的问题，优化系统的设计。[5] 3.进化计算的分支 进化计算的主要分支有：遗传算法GA ，遗传编程GP、进化策略ES、进化编程EP。下面将对这4个分支依次做简要的介绍。 1遗传算法（Genetic Algorithms）： 遗传算法是一类通过模拟生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，由美国John HenryHoland教授于1975年在他的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》中首次提出。[6]它是利用某种编码技术作用于称为染色体的二进制数串，其基本思想是模拟由这些串组成的种群的进化过程，通过有组织地然而是随机地信息交换来重新组合那些适应性好的串。遗传算法对求解问题的本身一无所知，它所需要的仅是对算法所产生的每个染
量子程序设计研究进展
量子程序设计研究进展 丁圣超 2005年10月11日 0引言 正式量子计算的研究应该认为从1982年R. Feynman的论文《Simulating Physics with Computers》[1]开始，在这篇开创性的论文中，Feynman认为构造基于量子机制的计算机可能能够有效模拟量子系统或其他物理系统，而这种模拟对于传统计算机来说是相当困难的。在1985年，Deutsch[2]讨论了量子计算机可能的计算能力，并相对于经典图灵机提出了量子图灵机(Quantum Turing Machine, QTM)的概念。随后，在20世纪90年代中期，发现了Shor[3]量子因子分解算法和Grover[4]量子搜索算法，这两类算法展示了量子计算从根本上超越经典计算机计算能力和在信息处理方面的巨大潜力。与此同时，量子计算机和量子信息处理装置的物理实现的研究，成为继并行计算、生物计算之后的又一研究热点。另一量子计算研究领域的热点是量子密码技术，但不是我们感兴趣的。这里关注的是量子程序设计的相关技术的研究。 一般认为，量子计算的几个基本要求是[5]： 鲁棒地表示量子信息 完成酉变换的通用性族 制备基准初态 测量输出结果 事实上，目前量子计算机的物理实现相当有限，最多的是IBM在实验室实现的7个量子位的量子设备。然而，对于量子程序设计的前瞻性研究还是很有必要的，至少这样做可以摆脱缺乏严格的理论基础的尴尬，在传统计算机上的程序设计就曾广泛存在这样的问题。 我认为量子程序设计的相关研究领域可以大致分为如下几个方面： 量子计算机体系结构 量子程序设计语言的研究 语法语义的研究 量子程序编译 量子计算模拟 而且这些方面彼此之间有关联，或是有部分重叠。 1 量子计算机体系结构 1.1 QRAM(Quantum Random Access Machine) 由Knill[6]提出，在这篇论文中作者没有给出QRAM形式化的定义，但是作者指出QRAM是一种主从式机器，应由量子寄存器组成，由传统计算机进行的传统计算，对量子计算进行预处理，并控制量子寄存器的状态演化，最后获得量子系统的测量结果，而且该机器具有在量子寄存器上进行状态制备、酉转换和测量等量子操作的能力。 1.2 SQRAM(Sequential Quantum Random Access Machine) [7]在QRAM的基础上提出了一种量子计算SQRAM体系结构。这种结构是一个传统计算机和量子计算机的混合体。作者描述了一个合适的指令集，实现了量子门的一个通用集，
生产调度综述
生产调度 求助编辑百科名片 生产调度室 生产调度就是组织执行生产进度计划的工作。生产调度以生产进度计划为依据，生产进度计划要通过生产调度来实现。生产调度的必要性是由工业企业生产活动的性质决定的。现代工业企业，生产环节多，协作关系复杂，生产连续性强，情况变化快，某一局部发生故障，或某一措施没有按期实现，往往会波及整个生产系统的运行。因此，加强生产调度工作，对于及时了解、掌握生产进度，研究分析影响生产的各种因素，根据不同情况采取相应对策，使差距缩小或恢复正常是非常重要的。 目录 工作作用 主要内容与基本要求 机构和分工 调度工作制度 生产调度工作的基本内容 展开 编辑本段工作作用 综述 生产计划和生产作业计划编制出来之后，还仅仅是纸上的东西，要组织计划的实施，把纸上的计划变成现实的可供销售的产品，就需要一个部门去组织实现这项任务，这就是生产调度。 保证生产过程顺利运行 编制生产计划和生产作业计划，无论考虑多么周密，安排如何具体，也不可能预见到实际生产过程中的一切变化。实际生产过程中，情况十分复杂，千变万化，有局部的，也有整体的；有内部的，也有外部的；有工艺方面的，也有设备方面的；有主观因素，也有客观因素。这些问题一旦出现，小则造成生产被动，大则造成生产过程中断，生产停车，计划难于完成。生产调度就是要及时了解掌握这些影响因素。组织有关部门、有关人员处理解决这些不平衡因素，消除隐患，以保证生产过程长周期安全运行，保证生产计划和生产作业计划按要求实现。如果没有生产调度夜以继日的指挥调度，要想及时解决生产过程中随时出现的矛盾，维持生产过程的正常运行，是不可能的。 收集生产动态和有关数据 生产调度不仅要组织实现生产计划，而且在组织生产过程中，有许多工艺、设备、
电力系统无功优化调度研究综述 陆梦龙
电力系统无功优化调度研究综述陆梦龙 发表时间：2017-09-19T12:02:15.953Z 来源：《电力设备》2017年第13期作者：陆梦龙 [导读] 摘要：无功优化是关系到电力系统能否安全经济运行的一个核心问题。电力系统无功优化直接关系到电力公司的经济效益和供电效率。 （国网徐州供电公司江苏徐州 221000） 摘要：无功优化是关系到电力系统能否安全经济运行的一个核心问题。电力系统无功优化直接关系到电力公司的经济效益和供电效率。利用无功优化调度，能够优化电网的无功潮流分布。大大的降低电网的有功损耗和电压的损耗。从根本上缓解电压质量问题，对于电力系统的安全具有重要意义，受到国内外电力学者和研究人员的充分重视。本文对无功优化调度的计算和控制进行了深入讨论，提出了寻优质量，离散变量处理，求解效率动态优化调度及其协同优化方法等关键性问题。 关键词：电力系统；无功优化调度；研究 一、电力系统无功优化问题概述 电力系统无功优化调度问题是指在电力系统无功电源较为充足的情况下，通过调节发电机机端的电压，调整变压器抽头变比，改变无功补偿装置的出力等措施来调整无功潮流。从而使系统电压值能够达到合格值。同时把全网有功损耗降到最小。电力系统无功优化调度问题有时也被称为电力系统无功优化控制，或者电压无功优化控制，无功优化潮流问题等。 电压质量是衡量电力系统电能质量的一个重要指标。在各种电能质量问题中，电压波动过大产生的危害是最大的。它不止会影响电气设备的性能，它会影响到系统的稳定和运行安全。利用无功优化调度，能够优化电网的无功潮流分布。大大的降低电网的有功损耗和电压的损耗。从根本上缓解电压质量问题。保证电气设备的安全运行。无功优化调度在保证现代电力系统的安全性和经济性双面的作用不可小视。 从笔者的观点来看，电力系统无功优化调度，分为静态无功优化调度和动态无功优化调度。静态无功优化调度是指不考虑控制设备是否允许连续调整的情况下，只追求对于电压水平和网损的无功优化。而动态的无功优化调度是指在无功优化过程中，为了适应负荷的动态变化，而加上对控制变量的每日允许操作次数限制的考虑。还要考虑到电力系统各种不同的负荷水平和运行状态下所产生的各种调度结果的相关联系。所以动态优化比静态优化问题要复杂一些。静态优化一般是停留在理论层面的，而动态优化往往是在实际生活中的。 电力系统无功优化调度问题从数学的角度来讲可以类似于一个目标函数和一组约束条件。这个问题具有多目标性，约束条件数量多，非线性不确定性，离散性，多极值性，解的空间缺少连通性等。随着我国电力系统规模的不断扩大，对于无功优化算法的要求也越来越高。如何快速得到最优解。解决不可行问题等都变得十分复杂和困难了。 二、无功优化的几种常用计算方法 无功优化的求解方法主要有非线性规划法，线性规划法，混合整数，动态规划法等常规方法。以及像神经网络法，专家系统方法遗传算法等非常规性方法。这些方法在无功优化的求解方面各有利弊，下面来一一进行分析。 1.非线性规划法。非线性规划法是最先被运用到电力系统无功优化中的一种算法。因为无功优化本身便是具有非线性的特点的。这种算法的优点是既能够保证电力系统的安全性又能够实现他的经济性，还能提高电能质量。非线性规划法的运算操作形式是，首先设定一个目标函数。然后把节点功率平衡作为等式的约束条件。然后再通过引入松弛变量的方法发布董事的约束条件转换成等式的约束条件。那么这个复杂的无功优化问题就转换成了一个非线性代数方程组求解的问题。 2.线性规划法。无功优化虽然是一个非线性问题，但是我们可以对其进行线性化之后再进行研究。通过线性规划的方法对无功优化进行计算，具有加快计算速度，使各种约束条件处理简单化。线性规划法因其较为简单便捷，所以得到了较快的发展。它具有速度快收敛性好算法稳定等优点。但是在进行无功规划优化时需要对目标函数和约束函数进行线性化处理。这便是一个非常容易出问题的环节。如果选取或处理的不合适，很有可能会引发震荡或收敛缓慢。在把无功优化的线性规划模型确定好之后，它的求解方法一般采用具有指数时间复杂性的单纯形法，或者是这一形法的各种变形。美国贝尔实验室于1984年提出内点法。内点法具有迭代次数变化少，鲁棒性和收敛特性较好的特点，很多专家学者在应用中证实它比单纯形法更具有优越性。人们越来越多地开始采用内点法来解决无功优化问题。 3.混合整数算法。非线性和线性规划法虽然各有各自的优点。但是在实际应用中它们都难以反映出变压器分接头变化以及电容器组，电抗器投射的离散特性。为了解决这个问题，便有学者发明了混合整数规划方法。在一般的线性规划问题中，最优解是分数和小数的情况很多，但是对于具体的问题来说，他一般要求某些变量的解必须要是一个整数。把规划中的变量限制为整数，称为整数规划。这个方法能够有效的解决优化计算中变量的离散性问题。它的原理是通过分支定界法，不断的定系缩小范围，使得结果越来越接近于最优解。但是这一算法也存在一些弊端。它的计算时间属于非多项式的类型。随着计算维度的不断增加，计算时间也会快速增长，这样在实际操作中便难以及时有效的反映问题，所以混合整数规划优化算法应当向着更好的适应系统规模，加强实用化这个方面不断发展。 4.人工智能方法。上面提到的三种算法的共同缺陷是他们都存在着无法找到全局最优解的可能性。而且传统的数学优化方法一般都需要依赖于非常精确的数学模型。这就造成了这一问题的复杂性，从而导致它难以被实时控制。基于这一原因和人们受自然界和人类本身的启发。人工智能方法开始逐渐被研究并应用到电力系统无功优化中。例如专家系统，神经网络等都是一些较为具有代表性的人工智能方法。专家系统方法是指在结合上其它方法的基础上，依据专家的经验设置出初始值，然后不断的调整控制参数的大小，选举出一个比较好的解，将专家系统应用于无功优化，有利于结合上运行人员的专业知识，从而增加功能性。人工神经网络又被人称为连接机制模型，它是一个由大量简单元件广泛连接而形成的，被用来模拟人脑行为的一个十分复杂的网络系统。 三、无功优化的领域的关键性问题及发展动态 1.存在的关键性问题。笔者认为目前无功优化领域需要解决的关键性问题有五点。一是选择哪种算法可以求出最优解，二是我们是否能够直接处理离散控制变量，不再采用连续化假设的方法，三是在电网规模不断扩大的同时，优化算法的巡游速度能否赶上实时计算的需求，四是如何解决好控制设备动作次数的限制问题，五是在大规模电网中无功优化调度如何更好的实现对于全局的协调优化控制。 2.国内外关于这些问题的研究现状。就目前国内外的发展情况来看，现在学者们研究的问题大多是针对选择何种优化算法可以求得最优解的，当然，这一研究也取得了较大的成果。而对于不采用连续化假设直接处理离散控制变量来说，只有进化算法和内点算法能够解决这一问题。就目前所存在的算法来看，随着电网规模的不断扩大，优化算法的速度是难以赶上实时计算的需求的，这一点还需要我们不断
差分进化算法-入门
基本差分进化算法 1基本差分进化算法的基本思想 DE 算法是一种基于实数编码的用于优化函数最小值的进化算法，是在求解有关切比雪夫多项式的问题时提出来的，是基于群体差异的进化计算方法。它的整体结构类似于遗传算法，一样都存在变异、交叉和选择操作，但是它又不同于遗传算法。与基本遗传算法的主要区别在于变异操作上，如： 1、传统的遗传算法采用二进制编码，而差分进化算法采用实数编码。 2、在遗传算法过两个父代个体的交叉产生两个子个体，而在差分进化算法过第两个或几个个体的差分矢量做扰动来产生新个体。 3、在传统的遗传算法中，子代个体以一定概率取代其父代个体，而在差分进化中新产生的个体只有当它比种群中的个体优良时才替换种群中的个体。 变异是DE 算法的主要操作，它是基于群体的差异向量来修正各个体的值，其基本原理是通过把种群中两个个体的向量差加权后，按一定的规划与第三个个体求和来产生新个体，然后将新个体与当代种群中某个预先决定的个体相比较，如果新个体的目标值优于与之相比较的个体的目标值，则在下一代中就用新个体取代，否则，旧个体仍保存下来。 差分进化算法其基本思想是：首先由父代个体间的变异操作构成变异个体；接着按一定的概率，父代个体与变异个体之间进行交叉操作，生成一试验个体；然后在父代个体与试验个体之间根据适应度的大小进行贪婪选择操作，保留较优者，实现种群的进化。 2 差分进化算法的基本操作 设当前进化代数为t ，群体规模为NP ，空间维数为D ，当前种群为 {}12(),, ,t t t NP X t x x x =，()12,, ,T t t t t i i i iD x x x x =为种群中的第i 个个体。在进化过程 中，对于每个个体t i x 依次进行下面三种操作。 2.1 变异操作 对于每个个体t i x 按下式产生变异个体12(,, ,)t t t t T i i i iD v v v v =，则 123() 1,2, ,D t t t t ij r j r j r j v x F x x j =+-= (1) 其中111112(,,,)t t t t T r r r r D x x x x =，222212(,,,)t t t t T r r r r D x x x x =和333312(,, ,)t t t t T r r r r D x x x x =是群 体中随机选择的三个个体，并且123r r r i ≠≠≠；1t r j x ，2t r j x 和3t r j x 分别为个体1r ，2r 和3r 的第j 维分量；F 为变异因子，一般取值于[0,2]。这样就得到了变异个体t i v 。
生产调度工作内容
生产调度工作内容各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢 编号 生产调度工作流程工步4-1 补充内容 一）、在与客户沟通时要明确如下之全部内容，保证急时、准时、准确、保质、保量的情况下，将货品安全送到目的地，避免因与客户沟通不细致，遗漏注意事项，导致货品出现误时、误工的现象，从而影响客户的正常安排。 二）、在与客户沟通时要，主动向客户问清，客户所需货品的规格、型号、单价及质量要求，向客户询问清楚有无其他交代及送货注意事项，包括相关资料、资质及其它未尽事项。 三）、在与客户沟通时，要主动向客户询问清楚，到货的具体时间、接货人的联系方式及接货地点的详细位置，绝对禁止出现例如：上午、中午、下午等
含糊不清的时间表达方式，时间上要具体点。 四）、在与客户沟通时，主动向客户提醒，希望客户尽量提前24小时安排用货计划，以便于车辆的安排，如未提前报，客户又着急的情况下，以满足客户的要求为原则，加班加点完成任务，使客户满意。五）、生产调度在派发运输车辆时，必须做到提前安 生产调度工作流程工步4-1 补充内容 排切割，提前安排。 六）、对待客户的无理要求，我们要做到不气、不急，以柔克刚、合理周旋，没办法处理的，可以推脱与上级沟通再做处理，避免冲突。 七）、在对待客户的苛刻要求时，我们要做到不急、不气，向客户耐心解释，不允许对客户有不礼貌的现象，避免与客户争执，要耐心沟通，无法解决时向上级领导汇报，希望客户耐心等待。 八）、要向司机师傅交代清楚，发货
出发前要与客户提前联系，告知客户具体的到货时间及其它事宜，在送货途中，如有特殊情况，要告知司机与客户随时联系，保证司机、客户、调度随时沟通，以便于客户安排。 九）、生产调度主动在送货结束后，应急时收回相应送货单或货款，避免单据及货款不及时现象。十）、生产调度要主动告知，在我单位合作送货的车辆几司机师傅，须按如下工作流程进行送货。 生产调度工作流程工步4-1 补充内容 十一）、在实际工作中如有新问题出现，随时发展改进我们的工作标准，及时增加工作内容。 生产调度 生产调度就是组织执行生产进度计划的工作。生产调度以生产进度计划为依据，生产进度计划要通过生产调度来实现。生产调度的必要性是由工业企业生产活动的性质决定的。现代工业企业，
车辆调度算法研究及其应用文献综述
文献综述 车辆调度算法研究及其应用 一、前言部分 车辆调度问题是现代物流系统优化中关键的一环，也是开展电子商务不可缺少的内容。对车辆调度优化理论与算法进行系统研究是构建综合物流系统、建立现代调度指挥系统、发展智能交通运输系统和开展电子商务的基础[1]。 车辆调度问题是运筹学与组合优化领域的研究热点。有效的调度车辆，不仅可以提高物流工作效率，而且能够为及时生产模式的企业提供运输上的保障，从而实现物流管理科学化。由于该问题的理论涉及很多学科，很多实际问题的理论抽象都可归结为这一类问题，研究该问题具有很重要的理论意义和实际意义。 1 . VRP（Vehicle Routing Problem）问题描述及其分类 VRP问题一般可定义为：对一系列的装货点或卸货点，组织适当的行车路线，使车辆 有序地通过它们，在满足一定的约束条件(货物需求量、发送量、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制)下，达到一定的目标(路程最短、时间最小、费用最省、车辆数目最少等)。由于该问题研究范围非常广，根据其网络性能大致可以分为两类：一类为静态 VRP (StaticVRP, SVRP)，一类为动态VRP (dynamic VRP, DVRP)。 (1)静态VRP问题描述 SVRP 问题是VRP 中较简单的一类问题，是大部分研究者研究的热点。该问题具有一 个很重要的特征：在安排初始路线时，和路线相关的所有信息已知，并且在安排路线以后其相关信息始终保持改变[2]。以下列举了一些常见的SVRP 问题:仅考虑车辆容量限制的 VRP(CVRP)、带时间窗的VRP(VRPTW)、带有回收的VRP(VRP with backhauls)、带有集派的VRP(VRPPD)。除此以外，还有许多其它 CVRP 的延伸问题，如顾客有优先权，考虑卸货时间、装卸时间、等待时间等，甚至综合了以上不同的特征。这些问题的相关信息均已知且保持不变[3]。 (2)动态VRP问题描述 所谓DVRP，是指在安排初始路线时，并不是和路线相关的所有信息都为已知，并且初始路线安排以后，其相关信息可能发生改变。DVRP 研究范围较广，需求不确定、动态网络、服务车辆不确定、提供数据有偏差等都属于DVRP 的研究范畴。从网络性能角度，DVRP 可以分为以下三种类型：1)时间依赖型VRP (TDVRP)。2)概率VRP (PVRP)。车辆运行时间以离散
差分进化算法综述概况
差分进化算法（DE）[1]是Storn 和Price 在1995 年提出的一种基于种群差异的进化算法，DE是一种随机的并行搜索算法。差分进化计算和其他进化计算算法一样，都是基于群体智能理论的优化算法，利用群体内个体之间的合作与竞争产生的群体智能模式来指导优化搜索的进行。与其他进化计算不同的是，差分进化计算保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略，降低了进化操作的复杂性。差分进化计算特有的进化操作使得其具有较强的全局收敛能力和鲁棒性，非常适合求解一些复杂环境中的优化问题。 最初试图使用向量差进行向量种群的混洗，以此来解决切比雪夫多项式适应性问题。DE 通过种群内个体间的合作与竞争来实现对优化问题的求解，其本质上是一种基于实数编码的具有保优思想的进化算法。该算法实现技术简单，在对各种测试问题的实验中表现优异，已经成为近年来进化算法研究中的热点之一。 差分进化算法基本原理 基本的差分进化算法是基于候选方案种群的算法，在整个搜索空间内进行方案的搜索，通过使用简单的数学公式对种群中的现有方案进行组合实现的。如果新的方案有所改进，则被接受，否则被丢弃，重复这一过程直到找到满意的方案。 设 f 是最小化适应度函数，适应度函数以实数向量的形式取一个候选方案作为参数，给出一个实数数值作为候选方案的输出适应值。其目的是在搜索空间的所有方案p 中找到m 使得f(m) ≤f(p)。最大化是找到一个m 使得f(m) ≥f(p)。 设X=(x1, x2,…, xn)∈?n是种群中一个个体，基本的差分进化算法如下所述： ?在搜索空间中随机地初始化所有的个体。 ?重复如下操作直到满足终止条件（最大迭代数或者找到满足适应值的个体） o 对于种群中的每个个体： ●随机地从种群中选择三个彼此不同的个体a，b 和c。 ●选择一个随机索引R ∈{1, ..., n}，n 是被优化问题的维数。 ●通过对每个i ∈{1, ..., n}进行如下的迭代计算可能的新个体Y = [y1, ..., yn] 生成一 个随机数ri~U(0,1)； ●如果(i=R)或者(ri
量子计算发展现状的研究与应用
量子计算发展现状的研究与应用 （关亚琴11201131399276 西南大学） 摘要：本文对量子计算的最新研究方向进行了介绍，简述了量子计算和量子信息技术的重要应用领域。分析了量子计算机与经典计算机相比所具有的优点和目前制约量子计算机应用发展的主要因素，强调发展大规模的量子计算和实现强关联多系统的量子模拟，是当前量子计算的主流。文章主体部分主要介绍了量子计算机硬件研究方面的进展。最后展望了量子计算的未来发展趋势。 关键字：量子计算量子计算机量子算法
目录 1引言 (3) 2量子计算的研究进程 (4) 3量子计算机的优势 (5) 4量子计算的应用 (5) 4.1 保密通信 (5) 4.2 量子算法 (5) 4.3 量子计算机技术发展 (6) 4.4 量子计算机的优点 (6) 4.4.1 存储量大、速度高 (6) 4.4.2 可以实现量子平行态 (6) 4.5 量子计算机发展现状和未来趋势 (6) 4.5.1 量子计算机实现的技术障碍 (6) 4.5.2 量子计算机的现状 (7) 4.5.3 量子计算机的未来 (7) 5制约量子计算机发展的因素 (7) 6结语 (7) 7参考文献: (8)
1引言 众所周知，信息科学在推动人类社会文明进步和提高人类生活方面发挥着重大作用,然而，在人类迈入二十一世纪的今天,信息科学也面临着新的挑战。经典计算机随着电子元器件发展空间接近于极限值，其运算速度也将接近于极限值。另外，计算机能否实现不可破译？不可窃听的保密通信？这些问题都是近年来数学家和电子技术方面的专家们关注的主要课题。如今，随着量子理论和信息科学的相结合，为这些问题的解开辟了新的方向，从而也使得量子计算机成为了当今科研方面研究的热题。
基本差分进化算法
基本差分进化算法 基本模拟退火算法概述 DE 算法是一种基于群体进化的算法，其本质是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。由于DE 算法操作简单，寻优能力强，自提出以来引起了国内外学者的高度关注，目前已在电力系统优化调度、配网重构等领域得到了应用。1、算法原理 DE 算法首先在N 维可行解空间随机生成初始种群，其中P 000 1[,,]N =X x x L ，为DE 种群规模。DE 算法的核心思想在于采取变异和交叉操 000T 1[,,]i i iN x x =x L p N 作生成试验种群，然后对试验种群进行适应度评估，再通过贪婪思想的选择机制，将原种群和试验种群进行一对一比较，择优进入下一代。 基本DE 算法主要包括变异、交叉和选择三个操作。首先，在种群中随机选取三个个体，进行变异操作： 1123() t t t t i r r r F +=+-v x x x 其中表示变异后得到的种群，表示种群代数，为缩放因子，一般取(0,2]，1t i +v t F 它的大小可以决定种群分布情况，使种群在全局范围内进行搜索；、、 1t r x 2t r x 为从种群中随机抽取的三个不同的个体。 3t r x 然后，将变异种群和原种群进行交叉操作： 1 ,R 1 ,,R () or () () and () t i j t i j t i j v rand j C j randn i u x rand j C j randn i ++?≤=?=?>≠??其中表示交叉后得到的种群，为[0,1]之间的随机数，表示个体的第 t 1,i j u +()rand j j 个分量，为交叉概率，为之间的随机量，用于保证新个体至 j R C ()randn i [1,,]N L 少有一维分量由变异个体贡献。 最后，DE 算法通过贪婪选择模式，从原种群和试验种群中选择适应度更高的个体进入下一代： 11t 11 ()() ()() t t t i i i i t t t i i i f f f f ++++?<=?≥?u u x x x u x 、分别为和的适应度。当试验个体的适应度优于时， 1()t i f +u ()t i f x 1t i +u t i x 1t i +u t i x
遗传算法综述
遗传算法综述 史俊杰 摘要：遗传算法来源于进化论和群体遗传学，是计算智能的重要组成部分，正受到众多学科的高度重视。本文主要回顾了遗传算法的起源和发展历程，并对遗传算法的基本原理及特点作了简要阐述。进一步指出了遗传算法存在的问题及相应的改进措施，讨论了遗传算法在实际中的应用，并对遗传算法的未来的发展进行了探讨。 关键字：遗传算法，适应度函数，神经网络 1.遗传算法的起源 遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟自然界生物进化机制的一种算法，即遵循适者生存、优胜劣汰的法则，也就是寻优过程中有用的保留，无用的则去除。在科学和生产实践中表现为，在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决方法，即找出一个最优解。这种算法是1960年由Holland提出来的，其最初的目的是研究自然系统的自适应行为，并设计具有自适应功能的软件系统。 2.遗传算法的发展过程 从二十世纪六十年代开始，密切根大学教授Holland开始研究自然和人工系统的自适应行为，在这些研究中，他试图发展一种用于创造通用程序和机器的理论。在六十年代中期至七十年代末期，Bagly发明“遗传算法”一词并发表了第一篇有关遗传算法应用的论文。1975年竖立了遗传算法发展史上的两块里程碑，一是Holland出版了经典著作“Adaptation in Nature and Artifieial System”，二是Dejong完成了具有指导意义的博士论文“An Analysis of the Behavior of a Class of Genetie Adaptive System”。进入八十年代，随着以符号系统模仿人类智能的传统人工智能暂时陷入困境，神经网络、机器学习和遗传算法等从生物系统底层模拟智能的研究重新复活并获得繁荣。进入九十年代，以不确定性、非线性、时间不可逆为内涵，以复杂问题为对象的科学新范式得到学术界普遍认同，如广义进化综合理论。由于遗传算法能有效地求解属于、NPC类型的组合优化问题及非线性多模型、多目标的函数优化问题，从而得到了多学科的广泛重视。3.遗传算法特点 遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。遗传算法具有进化计算的所有特征，同时又具有自身的特点： （1）搜索过程既不受优化函数的连续性约束，也没有优化函数导数必须存在的要
量子计算机的现状及发展趋势
量子计算机的现状及发展趋势 2017年2月21日下午，《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）2017年全球十大突破性技术”中国大陆地区首发，其中量子计算机技术入选其中，量子计算机技术是一个充满魅力的科学领域，同时也是一门具有挑战性和研究性的课程，这就是许多科学家被它所吸引的原因之一。量子计算机能够分析的科学多种多样，对各个学科的分析详细到位，需要用到量子计算机的课程一般是物理学、材料分析学、信息科学、生物学等，所以量子计算机所涉及的领域很广，值得科学家们去开发和进一步研究。 量子计算机的特点包括运行快、处理信息的能力强、适用的范围广等。相比普通的计算机而言，信息的处理量越多对量子计算机的运算就越有利，更能保证运算的精确性，而普通的计算机对于信息的处理速度就比较慢，难于满足人们的需求。量子计算机的发展速度目前虽然比普通的计算机缓慢，但是明显比普通计算机更能引起人们的注意，最大的原因就是其拥有很强的适用性，能够提高人民的生活水平，改善人们的生活方式。 量子计算机和许多计算机一样都是由许多硬件和软件组成的，软件方面包括量子算法、量子编码等，在硬件方面包括量子晶体管、量子储存器、量子效应器等。量子晶体管就是通过电子高速运动来突破物理的能量界限，从而实现晶体管的开关作用，这种晶体管控制开关的速度很快，晶体管比起普通的芯片运算能力强很多，而且对使用的环境条件适应能力很强，所以在未来的发展中，晶体管是量子计算机不可缺少的一部分。量子储存器是一种储存信息效率很高的储存器，它能够在非常短时间里对任何计算信息进行赋值，是量子计算机不可缺少的组成部分，也是量子计算机最重要的部分之一。量子计算机的效应器就是一个大型的控制系统，能够控制各部件的运行。这些组成在量子计算机的发展中占领着主要的地位，发挥着重要的运用。 量子计算机相比普通的计算机拥有很明显的优势，量子计算机的计算速度快、计算更准确，所拥有分析信息的功能更强大，能够同时进行的运算多；它能够轻易战胜目前的RSA 公钥密码体系，在拥有这么强大的运算能力的背后不仅仅是以往0 和 1 信息单元的储存能力和运算能力的运行，而是0 和 1 的升
多目标优化进化算法比较综述
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/fd1169695.html, 多目标优化进化算法比较综述 作者：刘玲源 来源：《决策与信息·下旬刊》2013年第07期 摘要多目标优化是最优化领域的一个重要研究方向，本文简要介绍了多目标优化的模型和几种多目标优化的进化算法，并对算法进行了简要比较。 关键词多目标优化粒子群遗传算法蚁群算法人工免疫系统 中图分类号：TP391 文献标识码：A 一、背景 多目标优化（Multiobjective OptimizaTionProblem，MOP）是最优化的一个重要分支，多目标问题中的各目标往往是有着冲突性的，其解不唯一，如何获得最优解成为多目标优化的一个难点，目前还没有绝对成熟与实用性好的理论。近年来，粒子群算法、遗传算法、蚁群算法、人工免疫系统、等现代技术也被应用到多目标优化中，使多目标优化方法取得很大进步。本文将其中四种多目标优化的进化算法进行一个简单的介绍和比较。 二、不同算法介绍 （一）多目标遗传算法。 假定各目标的期望目标值与优先顺序已给定，从优先级最高的子目标向量开始比较两目标向量的优劣性，从目标未满足的子目标元素部分开始每一级子目标向量的优劣性比较，最后一级子目标向量中的各目标分量要全部参与比较。给定一个不可实现的期望目标向量时，向量比较退化至原始的Pareto排序，所有目标元素都必须参与比较。算法运行过程中，适应值图景可由不断改变的期望目标值改变，种群可由此被引导并集中至某一特定折中区域。当前种群中（基于Pareto最优概念）优于该解的其他解的个数决定种群中每一个向量解的排序。 （二）人工免疫系统。 人工免疫算法是自然免疫系统在进化计算中的一个应用，将抗体定义为解，抗原定义为优化问题，抗原个数即为优化子目标的个数。免疫算法具有保持个体多样性、搜索效率高、群体优化、避免过早收敛等优点。其通用的框架是：将优化问题的可行解对应抗体，优化问题的目标函数对应抗原，Pareto最优解被保存在记忆细胞集中，并采取某种机制对记忆集进行不断更新，进而获得分布均匀的Pareto最优解。 （三）多目标PSO约束算法。