关于量子粒子群算法(QPSO)
【国家自然科学基金】_量子粒子群优化(qpso)_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802
科研热词 粒子群优化算法 量子行为 粒子群优化 滤波器设计 预测 量子粒子群优化算法 量子粒子群优化 邻域拓扑 遗传算法 轮形结构 艾尔曼 网络流量 神经网络 早熟 微分进化 干扰因子 变异机制 作业车间调度 优化设计 iir数字滤波器 fir数字滤波器
全局最优化 全局位置变异 余弦调制滤波器组 代谢途径 互信息 两通道正交镜像滤波器组 volterra级数 soc powell法 ip核
1 1 1 1 1 1 1 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
科研热词 推荐指数 量子粒子群优化算法 4 量子粒子群优化 3 聚类 2 基因表达数据 2 全局收敛 2 锦标赛选择 1 量子进化算法 1 量子行为粒子群优化 1 量子行为的粒子群算法 1 量子系统 1 量子粒子群算法 1 量子粒子群 1 量子pso 1 重构 1 遗传pso 1 逐步优化策略 1 轮盘赌选择 1 路径规划 1 耗散操作算子 1 网络入侵检测系统 1 组合优化 1 粒子群优化(pso) 1 粒子群优化 1 移动机器人 1 硬件实现 1 现场可编程门阵列 1 模拟退火pso 1 有向无环图 1 支持向量机 1 属性约简 1 多样性引导 1 多agent系统 1 基因调控网络 1 基于量子行为的粒子群优化(qpso)算法 1 图像分割 1 参数估计 1 势阱 1 函数优化 1 全局最好位置 1 任务调度 1 二阶振荡pso 1 二进制编码 1 二维fisher准则函数 1 s-系统 1 agent联盟 1
qpso( 最新)
基于QPSO 算法的软件测试数据自动生成李文瑞，张伟，任洪丽摘要：针对目前进化算法生成测试数据方法存在算法复杂、参数设置不易、易陷入局部最优解等缺陷，提出了一种应用于软件测试中的基于量子粒子群算法(QPSO)的测试数据自动生成算法。
该算法是在PSO 算法基础上引入量子理论的思想。
解决了PSO 算法搜索空间有限，容易陷入局部最优解的问题。
通过具体实验证明，该方法是有效可行的，其效率也明显高于GA 算法和PSO 算法。
关键字：软件测试；测试数据生成；粒子群算法；量子粒子群算法0 引言软件测试是软件开发过程中必须完成的重要活动之一，而测试数据的自动生成是软件测试的最关键的问题，可以有效的提高软件测试的效率。
软件测试数据自动生成通常包括功能测试数据自动生成和结构测试数据自动生成，目前通过进化算法生成测试数据方面的研究取得的很大的进展。
文献[1]将遗传算法（GA ）应用于面向对象软件的单元测试中，文献[2]提出“分支函数叠加法”来构造适应值函数。
文献[3]对遗传算法在软件测试用例生成的性能进行研究，并提出了两种提高遗传算法生成测试用例效率的方法。
文献[4]将把量子理论应用于PSO 算法中从而提出一种改进的粒子群优化算法。
文献[7]在传统的遗传算法中注入免疫算子，提出了基于免疫遗传算法生成软件测试数据的方法。
文献[8]提出一种基于PSO 算法的软件测试数据生成方法。
但是遗传算法及其改进算法都存在算法复杂、参数设置不易等问题，PSO 算法具有搜索空间有限、容易陷入局部最优解的缺陷。
本文提出一种基于QPSO 的软件测试数据生成方法，并通过实验验证，其效率明显优于遗传算法和粒子群算法，解决了PSO 算法容易陷入局部最优解的缺陷。
1 基本概念1.1 粒子群算法设X i = ( x i1 , x i2 ,…, x in ) 为粒子i 的当前位置；V i = ( v i1 ,v i2 ,…, v in ) 为粒子i 的当前飞行速度；P i = ( p i1 , p i2 , …, p in ) 为粒子i 所经历过的具有最好适应值的位置。
量子行为粒子群优化算法-中文版
量子行为粒子群优化
02
算法的实现过程
初始化阶段
01
02
03
初始化粒子群
在解空间中随机初始化一 组粒子，每个粒子代表一 个潜在的解。
初始化粒子速度
为每个粒子随机分配一个 速度，用于控制其位置的 变化。
初始化粒子位置
根据问题的约束条件和目 标函数，为每个粒子随机 分配一个初始位置。
更新阶段
计算适应度值
量子行为粒子群优化算法的基本原理
• 量子行为粒子群优化算法的基本原理是：每个粒子被视为一 个量子比特，其状态由波函数表示。粒子通过不断更新自己 的位置和速度来搜索解空间，同时通过与其它粒子的信息共 享和协作来不断逼近最优解。在更新过程中，粒子不仅受到 自身经验和群体最佳位置的影响，还受到量子旋转门和量子 测量等量子操作的作用，从而在解空间中实现全局搜索和局 部搜索的平衡。
THANKS.
组合优化问题
组合优化问题是指在一组可行解中寻 找最优解的问题，如旅行商问题、背 包问题、图着色问题等。
量子行为粒子群优化算法能够处理这 类问题，通过粒子间的信息共享和协 作，寻找最优解或近似最优解。
机器学习与数据挖掘
在机器学习和数据挖掘领域，量子行为粒子群优化算法可用 于特征选择、模型参数优化和超参数调整等方面。
算法在实际问题中的应用前景
组合优化问题
量子行为粒子群优化算法在求解组合优化问题方面具有优 势，如旅行商问题、背包问题等，有望在实际生产、物流 等领域得到广泛应用。
机器学习与数据挖掘
量子行为粒子群优化算法可用于特征选择、模型参数优化 等方面，为机器学习和数据挖掘提供新的思路和方法。
控制系统优化
在控制系统的参数优化和控制器设计中，量子行为粒子群 优化算法具有潜在的应用价值，有助于提高控制系统的性 能和稳定性。
量子粒子群算法的MPPT技术
• 160•由于可再生能源深受环境、气候等外部因素影响，作为光伏转换的重要组成部分，当光伏电池发生局部遮挡时，就会伴随出现其特性曲线的多峰值现象。
对于该类情况，传统的电导增量法（incremental conductance,IC ）、扰动与观察算法（perturb and observe,P&O ）容易误追踪到局部最大功率点（local peak,LP ），导致效率降低。
所以，为了能够准确追踪到全局最大功率点（global peak,GP ），从而保证转换效率，本文提出一种基于量子粒子群算法的最大功率点跟踪技术（maximum power point tracking technique,MPPT ）。
通过搭建Matlab 仿真，其结果表明该算法不仅能跟踪到GP ，而且能有效地减小稳态振荡。
在太阳能阵列中，如果出现至少一个光伏电池被遮挡的情况，即属于遮阴现象，若光伏阵列对此没有一些有效的应对保护措施，就会导致光伏系统整体功率的下降，并且受遮挡电池所在的光伏组件会成为负载而消耗功率。
当因此消耗的功率过多时，会造成该组件局部温度过高，甚至导致组件毁坏。
为了尽可能地避免上述问题，可通过给太阳能阵列外接旁路二极管的方法进行解决。
旁路二极管的工作逻辑设计如下：当太阳能阵列的电流未超过被遮挡电池的短路电流I sc 时，受遮挡电池所在支路的旁路二极管不导通；否则，旁路二极管导通，使得电流不从受遮挡的组件上流过，从而降低由此引起的功率消耗。
上述外接旁路二极管，在光照强度均匀照射下不起作用，但是，在受到不均匀光照强度照射时，由于旁路二极管的导通，便会造成太阳能阵列的特性曲线出现多峰值现象。
由此可知，当特性曲线出现多峰值时，传统MPPT 方法不再奏效，且容易陷入局部最大功率点LP 。
针对该问题，本文提出了一种基于量子粒子群算法的MPPT 技术，利用粒子群的全局搜索能力，达到精准追踪全局最大功率点GP 的目的。
基于Qpso算法应急资源调度应用论文
基于Qpso算法的应急资源调度应用研究摘要：以连续性消耗应急过程为背景，运用量子行为粒子群算法求解多目标的应急资源调度数学模型。
考虑施救成本费用和因施救不及时造成损失的构造模型的目标函数。
针对该模型的特点，设计量子粒子群算法求解方法和步骤，用数值算例验证了所建立模型的合理性及量子粒子群算法的可行性和有效性。
abstract： a multi-objective emergency-resource scheduling model is established in the continuous consumption emergency system. considering rescue costs and the losses caused by not be rescued in time，the objective function of the model is designed with these two sides. according to the characteristic of the model， the solving procedure and its steps are based on quantum-behaved particle swarm algorithm.a data example verifies the rationality of the model， and the feasibility and the validity of using the quantum-behaved particle swarm optimization.关键词：应急资源；连续消耗；量子行为粒子群优化算法；整数规化key words： emergency resources；continuous consumption；quantum-behaved particle swarm optimization；integer programming中图分类号：tp301.6文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2012）34-0205-020 引言目前，我国处于经济高速发展时期的同时，各种突发公共事件也接连不断的发生。
纳什均衡解及其QPSO算法求解_于敏(1)
１ 纳什均衡
１．１ 纳什均衡的定义
纳 什 均 衡 （ Ｎａｓｈ Ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ） 是 博 弈 解 的 一 般 名 称 ， 是 当
前博弈理论体系的核心概念。在 ｎ 个参与者标准式博弈 Ｇ＝｛Ｓ１，
＊
＊
…， Ｓｎ； ｕ１， …， ｕｎ｝中， 如果战略组合｛ｓ１ ， …， ｓｎ ｝满足对每一参与者
衡。当一个博弈中的博弈方数量很少， 而且每个博弈方只有很
有限的策略时， 博弈中全部可能的纯策略组合数量也比较少，
这时可以根据纳什均衡的定义， 对所有纯策略组合进行逐一检
验。找出其中的纯策略纳什均衡。但很多博弈有多个博弈方， 或
者 各 个 博 弈 方 有 多 种 甚 至 有 无 限 多 种 可 选 策 略 。这 些 博 弈 中 可
能的策略组合总数会很大， 甚至是无穷大， 用逐一检验的方法
找纳什均衡不可取或者根本不可能， 必须用更加准确和快捷的
筛选方法才能达到目的； 此外， 当不存在纯策略纳什均衡．或者
存 在 几 个 相 互 之 间 没 有 优 劣 之 分 、难 以 取 舍பைடு நூலகம்的 纯 策 略 纳 什 均 衡
的时候， 纳什均衡分析要求必须找出博弈中的混合策略纳什均
衡。这时逐一检验的方法也行不通， 因为每个博弈方的混合策
略都是采用各纯策略的概率分布， 概率分布是可以连续变化
基金项目： 国家自然科学基金（ ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ ｕｎｄｅｒ Ｇｒａｎｔ Ｎｏ．６０４７４０３０） 。 作者简介： 于敏（ １９８０－ ） ， 女， 硕士研究生， 主要研究方向为进化计算、进化博弈； 须文波（ １９４６－ ） ， 男， 教授， 研究生博士生导师 ， 主 要 研 究 方 向 为 进
【计算机应用研究】_量子粒子群优化算法_期刊发文热词逐年推荐_20140723
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
2011年 科研热词 推荐指数 粒子群优化 2 量子行为的粒子群优化算法 1 量子行为 1 量子粒子群优化算法 1 量子粒子群优化 1 粮库选址 1 空间聚类 1 标准函数 1 指标预测 1 带障碍约束 1 完全重构 1 完全学习策略 1 多样性变异 1 多样性函数 1 原型低通滤波器 1 动态聚类 1 优化算法 1 两通道正交镜像滤波器组 1 t-s推理网络 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7
科研热词 非线性变换 网络控制系统 粒子群优化 模糊控制 改进量子粒子群优化 图像增强 人工蜂群算法
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1
科研热词 隐马尔可夫模型 量子行为 量子粒子群优化算法 量子粒子群优化 网络流量预测 粒子进化 粒子群算法 粒子群优化算法 粒子群 神经网络 有效覆盖率 早熟 无线传感网络 多序 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
科研热词 推荐指数 量子粒子群优化算法 2 量子行为的粒子群优化(qpso)算法1 进化阶段 1 自适应罚函数 1 混合算法 1 带约束优化 1 图像配准 1 变异算子 1 变异概率 1 函数优化 1 代谢通量评估 1 互信息 1 powell法 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
科研热词 量子粒子群优化算法 高斯扰动 量子进化算法 量子粒子群优化 量子粒子群 量子pso 重构 遗传pso 逐步优化策略 耗散操作算子 粒子群优化(pso) 模拟退火pso 有向无环图 平均位置 基因调控网络 参数估计 函数优化 全局最优位置 任务调度 二阶振荡pso s-系统
改进的量子粒子群算法求解车辆路径问题
网络分析 、 计算机应用及 交通 工程等 学科 交叉领 域研究 的
热点 ， 受到众多专家 、 学者的极大重视 。车辆路径 问题是指 在客户需求位置 已知 的情 况下 ， 确 定车辆 在各个 客户 间的 行程路线 ， 使得运输路线最短 或运输 成本最 低。Ｖ Ｒ Ｐ被证
ｏ ｎ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｃ ａ ｌ Ｑｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ－ Ｂ ｅ ｈ ａ ｖ ｅ ｄ Ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ Ｓ ｗａ ｒ ｍ Ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｉ ｔ ｉ ａ ｌ ｓ ｔ ａ ｔ ｕ ｓ ｏ ｆ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗａ ｒ ｍ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｂ ｙ Ｔ ｅ ｎ ｔ ｃ ｈ ａ ｏ ｓ ．Ｗｈ ｅ ｎ
佛山 ５ ２ ８ ０ ０ ０ ） （ 佛 山科学技术学院电子与信息工程学 院计算机系
摘
要 提 出一种基于 Ｔ ｅ ｎ ｔ 混沌映射的改进 的量子粒子群优化算法求解车辆 路径问题 ， 该算 法在基本量 子粒子群 优化算法 （ Ｑ Ｐ Ｓ Ｏ ）
的基础 之上， 采用 Ｔ ｅ ｎ ｔ 映射对粒子群的状态进行初始化 ， 在算法进入早熟时 ， 选用 Ｔ ｅ ｎ ｔ 映射对最优 粒子进行混沌搜索 ， 从 而提高 了算法 的
ｔ ｉ ｏ ｎ，ａ ｖ ｏ ｉ ｄ ｇｅ ｔ ｔ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎｔ ｏ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｏｐ ｔ ｉ ｍｕ ｍ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｅ ｍａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ．Ｔｈ ｉ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｉ ｓ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ ｖ ｅ ｈｉ ｃ ｌ ｅ ｒ ｏ ｕｔ ｉ ｎ ｇ ｐｒ ｏ ｂｌ ｅ ｍ ｔ ｏ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｇ ｏ ｏ ｄ ｒ ｅ —
基于随机评价机制的量子粒子群优化算法及其参数控制
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ
Ｉ Ｓ Ｓ Ｎ １ ０ ０１ ． ９ ０８１
２ ０１ ３．１ ０— ０１
计 算机 应用， ２ ０ １ ３ ， ３ ３ （ １ ０ ） ： ２ ８ １ ５— ２ ８ １ ８
文章编号 ： １ ０ ０ １ － ９ ０ ８ １ （ ２ ０ １ ３ ） １ ０ — ２ ８ １ ５ － ０ ４
ＣＯＤ ＥＮ Ｊ ＹＩ Ｉ ＤＵ
ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ ． ｊ ｏ ｃ ａ ． ａ ｎ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． １ １ ７ ７ ２ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ９ ０ ８ １ ． ２ ０ １ ３ ． １ ０ ． ２ ８ １ ５
【计算机应用】_量子粒子群算法_期刊发文热词逐年推荐_20140725
科研热词 量子粒子群算法 量子粒子群优化算法 粒子群算法 量子行为 粒子群优化算法 图像分割 随机选择 遗传变异算子 路由优化 组播路由 粒子进化 粒子群 混沌变异 有效覆盖率 最大类间方差法 最优个体 无线传感网络 旅行商问题 延时约束 小生境 小波变异 多方法协作 分类 函数优化 优化 交换序 交换子 二维ostu方法
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011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
2011年 科研热词 推荐指数 量子粒子群算法 2 量子粒子群 2 非线性方程组 1 量子粒子群算法(qpso) 1 量子模型 1 表面增强激光解析电离飞行时间质谱 1 蛋白质折叠 1 蛋白质序列 1 群体智能 1 粒子群优化算法(pso) 1 粒子群优化算法 1 生物标记物 1 特征选择技术 1 流量预测 1 概率幅 1 最小二乘估计 1 无限深方势阱 1 拟牛顿法 1 变异 1 参数优化 1 全局优化 1 代谢分析 1 二进制 1 二维hp模型 1 α trous小波变换 1 svm 1 13c标记实验 1
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关于量子粒子群算法的杂七杂八
1 关于PSO
说到GPSO，必须要说到它的源头，也就是PSO，也就是粒子群算法
按照北京航空航天大学的王小川老师说法，粒子群优化算法（Particle swarm optimization，PSO）是模拟鸟群捕食行为的优化算法。
不同于遗传算法（Genetic Alogrithm，GA），粒子群算法是有记忆的，之前迭代过程中的最优位置和最优方向都会保留下来并作用于粒子群的更新。
这个算法的应用太广了，如果学习了一段时间的机器学习，即将迈入深度学习的阶段，一定要迈过去的两个坎，一个是RBM，就是受限玻尔兹曼机，另一个就是PSO
1.1相关的名词解释
粒子群长度：粒子群长度等于每一个参数取值范围的大小。
粒子群维度：粒子群维度等于待寻优参数的数量。
这个根据项目的具体要求可以十分容易的敲定
粒子群位置：粒子群位置包含参数取值的具体数值。
粒子群方向：粒子群方向表示参数取值的变化方向。
个人感觉这里也可以理解成想原本的粒子（或者是cluster中的拥有实际含义的矩阵）的方向向量进行进一步的分解，从某种意义上说，其实它加大了分解出来的向量之间的联系，算是在某种程度上对于数据的维度进行了一定的扩充。
适应度函数：表征粒子对应的模型评价指标。
关于适应度函数的取值其实不止一个算法或者是模型中提到了关于适应度函数的具体含义与在具有特定条件与背景之下可能有效的适应度函数的取法，经典的如北京航空航天大学的王小川老师在他的著作中认为可以将适应度函数的取值设定为cluster中的单个样本的值对应的总的cluster的mean值的均方差的倒数，当然这个说法并不唯一，而且是在不同的条件下取值并不完全相同。
《43个案例分析》中单只要是涉及到函数的拟合的，适应度函数的取值都为待拟合的函数的取值的倒数。
目前尚无较为肯定的经验公式或者是对应的参照物图表可以归纳所有情况。
pbest:（局部最优）pbest的长度等于粒子群长度，表示每一个参数取值的变化过程中，到目前为止最优适应度函数值对应的取值。
gbest:（全局最优）gbest的长度为1，表示到目前为止所有适应度函数值中最优的那个对应的参数取值。
1.2关于粒子的更新
在对于具有实际含义的矢量进行了分解之后，使用不同的矢量表示出原本的矢量，写成坐标
的形式
设定出取随机数在某种意义上也是为了代际过多的时候规避可能会出现的局部极小值问题，相当于使用了别的可能造成系统重新进行选路操作的算法进行优化，当然了，这种算法必然存在一定的随机性。
这种情况下粒子的更新变量为
2 由此衍生而来的GPSO
2.1前言
PSO算法的缺点：
1、需要设定的参数（惯性因子局部学习因子和全局学习因子）太多，不利于找到待优化模型的最优参数。
但是我感觉这个其实不算很明显的确定，只是对于新手而言不那么友好
2、粒子位置变化缺少随机性，容易陷入局部最优的陷阱。
这个确实是制约PSO的一个地方，这个时候可以介入第三方算法对于这种陷入局部极小值的情况进行路线的修正。
有的修正是局部的修正，必要的时候也可以进行全局的修正，不过进行全局的修正的时候需要慎重。
2.2改进的地方
量子粒子群优化（Quantum Particle Swarm Optimization，QPSO）算法取消了粒子的移动方向属性，粒子位置的更新跟该粒子之前的运动没有任何关系，这样就增加了粒子位置的随机性比较明显的史诗级更新在于其引入了一个新的量
mbest：表示pbest的平均值，即平均的粒子历史最好位置。
其实强调粒子的平均位置这个更加属于贝叶斯风格的分析问题的方式，与频率方式分析机器学习问题的方式差别更大
2.3具体计算步骤2.
3.1首先计算mbest
2.3.2进行位置的更新。