【计算机科学】_量子克隆遗传算法_期刊发文热词逐年推荐_20140725
【仪器仪表学报】_频率估计_期刊发文热词逐年推荐_20140725
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
科研热词 频率估计 预相关处理 谐波干扰 角度估计 正弦拟合 四线性分解 噪声 动平衡 任意声矢量传感器阵列 music
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
科研热词 推荐指数 频率估计 4 高阶累积量 1 高精度测距 1 频谱融合 1 频率跟踪 1 长焦斜视相机 1 轧辊偏心 1 误差函数 1 自适应陷波器 1 自适应校正 1 经验模态分解 1 线性调频连续波雷达 1 离散小波变换 1 矩阵求逆 1 电网频率准则 1 电控二冲程煤油发动机 1 爆震特征提取 1 涡街流量计 1 最大后验估计 1 时间失配误差 1 时间交替adc 1 时变信号 1 数字录音真伪鉴别 1 数字取证 1 改进rife算法 1 扰动抑制 1 快速傅里叶变换 1 心电信号 1 干扰观测器 1 多段同频正弦信号 1 多信号分类 1 双树复小波变换 1 参数估计 1 匹配滤波器 1 北美电网监测系统 1 加速度反馈控制 1 功率谱密度估计 1 凸二次规划 1 减振器 1 内禀模态特征能量法 1 prony法 1 mvdr 1 farrow结构分数延迟滤波器 1 cca 1
2011年 科研热词 推荐指数 频率估计 1 非参数似然比 1 重构误差变化率 1 载波频率偏移 1 载波估计 1 谐波畸变率 1 误差校准 1 自适应 1 脉冲超宽带 1 经验模式分解 1 精度分析 1 等效采样示波器 1 窄带干扰 1 离散傅里叶变换 1 神经网络 1 相位响应重构 1 独立分量分析 1 激光陀螺 1 混沌信号 1 正交频分复用 1 正交匹配追踪 1 机械抖动 1 时间同步 1 无线传感器网络 1 宽带突发通信 1 家用电器 1 实时多域分析 1 姿态测量 1 压缩传感 1 压电式六维加速度传感器 1 分簇 1 内插 1 六维加速度 1 倍频法 1 低开销 1 ntn校准 1 kramers-kronig变换 1 kalman滤波器 1 fir滤波延迟 1 adalin 1
量子遗传算法python -回复
量子遗传算法python -回复什么是量子遗传算法？如何在Python中实现量子遗传算法？量子遗传算法是一种结合了量子计算和遗传算法的新型优化算法，它能够有效地解决复杂的优化问题。
在传统的遗传算法中，通过模拟生物进化过程来搜索最优解。
而在量子遗传算法中，借助于量子计算的特性，它能够利用量子叠加和量子纠缠等特性在搜索空间中快速搜索最优解。
在Python中实现量子遗传算法，我们可以借助于一些开源的量子计算库，如Qiskit。
Qiskit是一个由IBM开发的开源框架，它提供了丰富的量子计算功能和工具包，可以方便地进行量子算法的开发和实现。
首先，我们需要安装Qiskit库。
可以使用pip命令来安装Qiskit：pypip install qiskit安装完成后，我们可以开始编写量子遗传算法的代码。
首先，导入所需的库和模块：pyimport randomfrom qiskit import QuantumCircuit, assemble, transpile, Aer, execute接下来，我们需要定义一些参数，如种群大小、迭代次数和染色体长度等：pypopulation_size = 10max_generations = 100chromosome_length = 10然后，我们可以初始化种群。
在量子遗传算法中，每个个体都可以表示为一个量子位的状态。
我们可以使用Qiskit库的QuantumCircuit类来创建一个量子电路。
pypopulation = []for _ in range(population_size):circuit = QuantumCircuit(chromosome_length, chromosome_length)population.append(circuit)接下来，我们需要定义适应度函数，该函数用于评估个体的适应度。
在遗传算法中，适应度函数用于衡量个体在解决问题方面的优劣程度。
量子遗传算法
量子遗传算法 1.遗传算法 遗传算法是一种模拟达尔文生物进化论和遗传变异的智能算法。
这种算法具有鲁棒性（用以表征控制系统对特性或参数扰动的不敏感性）较强，实现的步骤规范、简单通用等优点，在人工智能、多目标决策、社会及经济等领域都有大量运用。
但一般遗传算法存在一定得局限性：收敛速度慢、迭代的次数多，易过早收敛，容易陷入局部最优解。
2.量子计算量子计算为量子力学与信息科学的综合交叉学科。
量子计算具有量子力学的并行性，计算速度更快；同时，量子状态多种多样，在进行最优解的搜索时极少陷入局部的极值。
3.量子遗传算法量子遗传算法将量子的态矢量引入遗传算法，利用量子比特的概率幅应用于染色体的编码。
一条染色体是多个量子状态的叠加。
并使用量子旋转门实现染色体的变异更新。
因此量子遗传算法具有迭代次数少，运行速度快，能以较少种群进行遗传变异，搜索范围广，难以陷入局部的极值等优点。
4.操作步骤1）运用量子比特初始化父代染色体2）在量子遗传算法中，染色体采用量子位的概率幅进行编码，编码方案如下：1212cos()cos()cos()sin()sin()sin()i i ik i i i ik P θθθθθθ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦ k j n i rand ij ,...,2,1,,...,2,1,2==⨯=πθ3）对初始化种群中的每一个个体进行测量。
4）对每个测量值进行适应度的评估，以适应度来选择最优个体，进行遗传变异。
5）使用量子旋转门进行下一代个体的更新，量子旋转门为逻辑门中一种较为常用的方法，具体表示为：⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=i i i i u θθθθθcos sin sin cos )( 6）进行迭代1+=y y7）达到终止设定条件，输出最佳个体，得到最优解。
运行结果：。
《2024年基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化》范文
《基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化》篇一一、引言在现代化工业生产中，轧制工艺作为金属材料加工的重要环节，其规程的优化直接关系到产品的质量和生产效率。
随着科学技术的进步，多目标优化技术应运而生，成为轧制规程优化的重要手段。
传统的优化算法在处理复杂多目标优化问题时，往往存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。
近年来，量子计算和遗传算法的融合为解决这一问题提供了新的思路。
本文提出了一种基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化方法，旨在提高轧制工艺的优化效果。
二、量子遗传算法与多目标优化量子遗传算法是一种结合了量子计算和遗传算法的优化方法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。
在多目标优化问题中，量子遗传算法可以通过量子位表示解的空间，利用量子门的操作实现解的更新和优化。
将量子遗传算法应用于轧制规程的多目标优化，可以有效地解决传统方法中存在的局限性。
三、改进的量子遗传算法本文针对传统量子遗传算法的不足，提出了一种改进的算法。
首先，通过对量子位编码方式进行优化，提高了解的空间表示能力；其次，引入了自适应的量子门操作，使得算法能够根据问题的特性自动调整搜索策略；最后，采用了多目标优化的评价函数，使得算法能够在一次运行中同时优化多个目标。
四、多目标轧制规程优化模型在多目标轧制规程优化中，我们考虑了轧制力、轧制速度、产品厚度、表面质量等多个目标。
通过建立数学模型，将这些问题转化为一个多目标优化问题。
在模型中，我们采用了加权和方法将多个目标转化为一个综合目标，以便于量子遗传算法进行优化。
五、实验与分析为了验证改进的量子遗传算法在多目标轧制规程优化中的有效性，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，改进的量子遗传算法在收敛速度、优化效果等方面均优于传统方法。
在多个目标的综合评价上，优化后的轧制规程能够显著提高产品的质量和生产效率。
此外，我们还对不同权重的设置进行了实验，分析了权重对优化结果的影响。
六、结论本文提出了一种基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化方法。
量子遗传算法
%3、量子遗传算法的 MATLAB 实现代码如下
%[plain] view plain copy
clear all;
close all;
%------------------------变量部分---------------------
popsize = 100;
%种群规模
vartotal = 2;
下：
Pi
cos(i1 ) sin(i1 )
cos(i2 ) sin(i2 )
cos(ik )
sin(ik
)
ij 2 rand,i 1,2,...,n,j 1,2,...,k
Pi 为第 i 个基因， 为量子比特的相位，n 为染色体数目，k 为量子位的位数即解 空间的维数，rand 是[0,1]范围内的随机数。每个量子位为分上下两行，分别对应
%变量个数即一条染色体的量子位数
shiftstep = 0.01*pi; %转角步长
Pm = ones(1,popsize)*0.05;%设置变异概率
maxgen = 500; %设置迭代次数
rand 是[0,1]范围内的随机数。每个量子位为分上下两行，分别对应两个量子基本
态的概率幅，满足归一化条件，因此每个个体包含上下两条文化基因链，每条基
因链是优化问题的一个候选解。由此可知，量子遗传算法在种群规模不变的情况
下，候选解个数比遗传算法多一倍，增加了解空间的多样性，提高了寻优成功的
概率。
%（4）在量子遗传算法中，采用量子旋转门改变量子比特相位，以更新量子位
i 为量子旋转的角度，则量子比特的更新表示为：
it it
1 1Biblioteka scionsi i
sin i cos i
【计算机工程与设计】_蚁群算法_期刊发文热词逐年推荐_20140725
彩色图像分割 度约束 差分进化算法 局部搜索 客户分类 客户关系管理 多路径 多目标优化 多源 多模态问题 多媒体 多agent系统 处理器 图像分割 启发式信息 可靠路由 变异算子 变尺度法 协同设计 协同机制 动态融合 分布式系统 准入控制 关联规则 入侵检测 免疫系统 免疫-蚁群算法 信息素更新 信息素扩散 信息素 位置管理 伙伴选择 优化 仿真 任务分配问题 任务 交叉算子 二次规划 不确定因素 λ -interchange变异算子 prüfer数 cdma
科研热词 蚁群算法 遗传算法 蚁群优化 组合优化 神经网络 正反馈机制 无线传感器网络 旅行商问题 颜色空间 隐层 随机搜索 量子粒子群算法 配送网 遗传蚁群算法 连续空间优化 进化计算法 路由 路径优化 资源发现 资源分配 贝叶斯 蚁群聚类算法 蚁群 虚拟组织 能量有效 聚类分析 聚类 网络完全 粗糙集 突发数据 移动计算 移动代理 种群初始化 硬件进化 短期负荷预测 特征提取 物流 演化算法 混合蚁群算法 混合算法 混合智能算法 模糊聚类 模拟退火算法 服务质量 有时间窗车辆路径问题 最短路径 最小生成树 最大频繁项集 早熟收敛 无线移动网络 数据挖掘 支持向量机
推荐指数 15 5 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
量子克隆遗传算法
量子克隆遗传算法1李阳阳1，焦李成11西安电子科技大学电子工程学院，西安(710071)E-mail: lyy_111@摘要：遗传算法是解决优化问题的一种有效方法。
但在实际应用中也存在着收敛速度慢，早熟等问题，使得其结果极不稳定。
本文将遗传算法和量子理论相结合并利用免疫系统中所特有的克隆算子，针对0/1背包问题，提出了一种改进的进化算法——量子克隆遗传算法(QCA)。
它能有效的避免早熟，且具有收敛速度快的特点。
关键词：遗传算法量子克隆遗传算法 0/1背包中图分类号：TN9571.引言进化计算是一种仿生计算，依照达尔文的自然选择和孟德尔的遗传变异理论，生物的进化是通过繁殖、变异、竞争、选择来实现的，进化算法就是建立在上述生物模型基础上的随机搜索技术。
我们所熟悉的遗传算法(Genetic Algorithms)[1]，它通过模拟达尔文的“优胜劣汰，适者生存”的原理鼓励好的个体，通过模拟孟德尔的遗传变异理论在进化过程中保持好的个体，同时寻找更好的个体，由此来模仿一切生命与智能的产生与进化过程[2][3]。
理论上已经证明：进化算法能从概率的意义上以随机的方式寻求到问题的最优解；但在实际应用当中随着问题的复杂和海量的数据量，也出现了一些不尽人意的情况，主要表现在：计算后期解的多样性差即易造成早熟，收敛速度慢等缺点。
因此，为克服上述缺点关键是构造性能良好的进化算法。
量子力学是20世纪物理学最惊心动魄的发现之一，量子计算是物理理论与计算机的成功结合，在量子体系中，一位的信息位不在是经典的1比特，而是由两个本征态的任意叠加态所构成即称之为量子比特位(qubit)，例如一个n位二进制的串在量子体系中就可同时表示n2个信息,而量子计算机对每个叠加分量(本征态)实现的变换相当于一种经典计算,所有这些经典计算同时完成,并按一定的概率振幅叠加起来,给出量子计算的结果,这种计算称之为量子并行计算[4]。
正是量子的并行性使得原来传统计算机无法解决的复杂问题以惊人的速度得以解决,但在量子计算机尚未构成的情况下，为了充分利用量子计算的高效并行性，本文借用了量子计算中的量子编码，继承了免疫克隆策略[5]中的克隆算子将二者相结合，提出了量子克隆遗传算法，并将其应用于0/1被包问题上，与传统进化算法相比较,它具有收敛速度快、寻优能力强的特点。
基于量子遗传算法的移动机器人的一种路径规划方法
基于量子遗传算法的移动机器人的一种路径规划方法刘传领;雷燕;杨静宇【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2011(038)008【摘要】以人工势场法和栅格法为基础,考虑到遗传算法的“收敛速度慢”和“早熟收敛”问题,提出了一种基于量子遗传算法的机器人路径规划方法.该方法采用栅格法进行路径规划,利用人工势场法控制移动机器人,利用量子遗传算法选择最优或次优个体,并且引入双适应度评价函数评价进化个体,为最优或次优个体进入下一代提供了保障.仿真实验表明,该方法的寻优能力及稳定性均优于遗传算法和量子遗传算法,且具有更好的收敛性以及更强的连续空间搜索能力,适于求解复杂优化问题.%Based on artificial potential field and grid method, in order to solve the prematurity and lower convergence speed in genetic algorithm(GA) for robotic path planning,a novel mobile robot path planning method based on quantum genetic algorithm(QGA) was proposed. This method uses grid method to establish mobile robot work environment model,artificial potential field to control mobile robot,quantum genetic algorithm to select the optimal or sub-optimal path,and double fitness evaluation function to evaluate the path to protect the optimal or sub-optimal path in to the next generation. The ability of finding the best solution and the stability of this method are greatly improved compared with GA and QGA by Simulation,and it has better convergent property and ability of searchingmore extensive space. It is fit for the solution of complex optmization problems.【总页数】4页(P208-211)【作者】刘传领;雷燕;杨静宇【作者单位】南京理工大学计算机学院南京210094;商丘职业技术学院软件学院商丘476100;商丘职业技术学院软件学院商丘476100;南京理工大学计算机学院南京210094【正文语种】中文【中图分类】TP24【相关文献】1.盲区条件下一种基于记忆机制的移动机器人快速路径规划方法 [J], 高扬;邹丹;胡大伟;王来军;杨京帅2.一种基于滚动窗口的移动机器人局部路径规划方法 [J], 韩龙;刘国栋3.一种基于粒子群算法的移动机器人路径规划方法 [J], 赵先章;常红星;曾隽芳;高一波4.一种基于改进人工势场的移动机器人路径规划方法 [J], 张庆龙;刘国栋5.基于人工势场和量子遗传算法的移动机器人路径规划方法 [J], 侯翔因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。