导读:本文包含了量子优化论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:QoS,量子粒子群,布谷鸟算法,组播路由
量子优化论文文献综述
符保龙[1]（2019）在《基于量子粒子群优化CS算法的QoS组播路由模型》一文中研究指出针对布谷鸟算法在解决QoS组播路由问题收敛速度慢,特别是接近最优解时,算法搜索效率低的问题,引入量子粒子群算法用于布谷鸟算法的位置寻优过程。仿真实验结果表明,经过改进的布谷鸟算法具有良好的运行速度和收敛性,能有效解决QoS组播路由问题,对于求解QoS多目标路由组播问题具有较好的效果。(本文来源于《柳州职业技术学院学报》期刊2019年05期）
马浩天,杨友良,马翠红,王禄[2]（2019）在《量子优化的氯碱电解多目标控制系统理论研究》一文中研究指出针对氯碱电解槽的节能降耗,增加其生产效率,根据氯碱电解的复杂控制过程,设计一种氯碱电解多目标控制系统。首先,基于历史数据分析氯碱电解槽的主要影响因子,在此基础上建立氯碱电解电流效率和直流电耗的Elman神经网络预测模型;然后,利用BP神经网络控制器来提高控制精度和动态跟踪精度,并用量子优化方法对BP神经网络控制器进行优化;最后,利用Matlab进行仿真,并与改进型非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)作对比,结果表明文中所提的控制策略有效,可以为氯碱生产过程提供优化操作指导。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年21期）
刘久富,郑锐,丁晓彬,刘海阳,杨忠[3]（2019）在《马氏田口系统的量子行为二进制粒子群特征选择优化方法》一文中研究指出针对标准二进制粒子群用于马氏田口系统的特征选择优化时,存在迭代速度慢,容易陷入局部最优解等不足,提出一种改进的基于量子行为二进制粒子群的马氏田口系统变量选择优化方法。首先,为了规避可能存在的复共线性特性对距离度量结果的影响,本研究采用Gram–Schmidt正交化法计算马氏距离值,对系统进行标准化处理,对各属性向量进行正交化后计算各类别的马氏距离集合,通过ROC曲线确定系统分类的最佳阈值点,定义误分类率概念和被选择变量占比最小作为变量筛选标准,构建多目标的混合规划模型。运用改进的量子行为粒子群算法求解优化组合,为适应二值化的变量优化问题,算法基于概率对粒子进行二进制编码,求取目标函数的适应值,并完成粒子群的优化迭代过程。采用优化的变量组合,构建精简的马氏田口系统,建立度量预测模型,完成精确判别的任务。最后,以胎心分娩力造影术测量的胎儿健康诊断为例,对标准二进制粒子群算法和二进制量子粒子群优化算法进行对比验证,实验结果表明,本文方法可以有效地提升粒子的迭代速度和寻优精度,优化后的马氏田口系统的预测准确率明显提高。(本文来源于《工程科学与技术》期刊2019年06期）
吴慧玲,丁晓彬,贺广生,刘久富[4]（2019）在《判别类条件贝叶斯网络分类器的量子粒子群优化参数学习》一文中研究指出针对贝叶斯网络分类器在处理多属性分类问题时,存在分类精度下降、算法运行时间过长等问题,提出一种判别类条件贝叶斯网络模型。该模型在类条件贝叶斯模型的基础上,将条件对数似然函数以对数形式重新参数化,并使用量子粒子群优化算法最大化目标函数。新模型采用判别参数学习方法,直接计算条件概率,对于分类问题更加高效。本研究将判别类条件贝叶斯网络模型与TAN分类器相结合,使用量子粒子群算法进行优化,用于对液体火箭发动机的故障诊断与分类中。针对某型号火箭的仿真数据进行故障诊断与分类,与传统的贝叶斯分类器相比,改进的分类器在处理分类问题时,准确率和学习效率更高。(本文来源于《山东科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
行鸿彦,韩杰,刘刚[5]（2019）在《量子人工鱼群优化的随机共振微弱信号检测》一文中研究指出针对传统随机共振方法微弱信号检测精度低、速度慢的问题,将量子人工鱼群算法应用到随机共振方法中,提出一种量子人工鱼群算法的随机共振微弱信号检测方法。方法以随机共振系统参数为研究对象,将随机共振问题转化为多参数同步寻优问题,实现微弱信号的增强。分别在Langevin与Duffing系统中仿真,表明所提方法高效可行。同一输入条件下,Duffing随机共振微弱信号检测性能优于Langevin系统。加入控制频率,将Duffing随机共振应用到多频大信号的检测,扩展了随机共振的应用范围。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
季军亮,汪民乐,商长安,高嘉乐[6]（2019）在《一种改进量子遗传算法在地空反辐射混编群兵力配置优化中的应用》一文中研究指出提出了地空反辐射混编群概念及防电磁干扰与抗空中进袭的综合兵力配置需求,基于电子支援下的空袭作战背景,分析了掩护角、配置距离、有效干扰等要素的相互关系,并以杀伤区面积为目标函数,构建了地空反辐射混编群兵力配置优化模型。结合混编群兵力配置特点,对量子遗传算法进行了旋转角的自适应改进,在设置想定实例的基础上,运用改进的量子遗传算法对问题进行求解,并与传统量子遗传算法、粒子群算法和量子涡流算法计算结果进行了对比分析。结果表明:运用改进量子遗传算法求解地空反辐射混编群兵力配置优化问题,全局寻优能力更强、收敛速度更快、稳定性更好。(本文来源于《西北工业大学学报》期刊2019年05期）
党东升,张树永,葛鹏江,田星[7]（2019）在《基于改进量子粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断方法》一文中研究指出为了弥补量子粒子群算法优化支持向量机(QPSO-SVM)在变压器故障诊断中"早熟"收敛的不足,该文提出一种基于改进量子粒子群优化支持向量机算法。通过计算每一代粒子的平均适应值偏离度Δ并引入自扰动算子使"早熟"粒子主动跳出当前局部最优区域,增强算法的全局搜索能力。此外,建立基于所提算法的故障分类模型,对变压器故障样本进行诊断。实例结果表明:相较传统QPSO-SVM算法,改进QPSO-SVM算法可以使粒子主动跳出最优局部范围,且对变压器故障的诊断准确率更高,验证了该文方法在变压器故障诊断方面的有效性与准确性。(本文来源于《电力科学与技术学报》期刊2019年03期）
刘岩松,王宗彦,石瑞敏,李松,李玉虎[8]（2019）在《基于云量子遗传算法的核电厂专用桥式起重机减震装置的优化与分析》一文中研究指出核电厂专用桥式起重机在运行工作中常受到地震载荷的影响,针对该问题通过引入黏滞阻尼器(fluid viscous damper,FVD)对原有减震装置进行了改进,并采用云量子遗传算法对引入的FVD阻尼系数进行优化选取。通过仿真实验完成了桥式起重机有限元模型和等效单自由度实验模型的地震位移响应的结果比对以及减震装置改进前后位移、应力分析。结果表明:改进后桥式起重机整体强度、刚度及稳定性均符合安全要求,在减震结构时程分析上具有良好的一致性,减震率也有进一步提升。该结论可为后续的桥式起重机减震研究等提供理论参考。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年26期）
田英齐,毕玉江,贺雨晴,马运恒,刘朝峰[9]（2019）在《格点量子色动力学组态产生和胶球测量的大规模并行及性能优化》一文中研究指出格点量子色动力学(Lattice Quantum Chromo Dynamics, LQCD)是目前已知能系统研究夸克及胶子间低能强相互作用的非微扰计算方法.计算结果的统计和系统误差原则上都是可控的,并能逐步减少.基于格点QCD的基本原理,更大的格子体积意味着可以计算更大空间的物理过程,并且可以对空间进行更加精细的划分,从而得到更加精确的结果.因而大体系的格点计算对QCD理论研究有着重要意义,但对程序计算性能提出了更高要求.本文针对格点QCD组态生成和胶球测量的基本程序,进行了其大规模并行分析和性能优化的研究.基于格点QCD模拟采用的blocking和even-odd算法,我们设计了基于MPI和OpenMP的并行化算法,同时设计优化数据通信模块:针对复矩阵的矩阵乘等数值计算,提出了向量化的计算优化方法:针对组态文件输出瓶颈,提出了并行输出组态文件的实施方法.模拟程序分别在Intel KNL和"天河2号"超级计算机x86_64队列进行了测试分析,证实了相应的优化措施的有效性,并进行了相应的并行计算效率分析,最大测试规模达到了1728个节点(即41472 CPU核).(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年09期）
刘洁[10]（2019）在《一种基于量子风驱动优化算法的移动机器人路径规划》一文中研究指出针对移动机器人路径规划过程中算法效率低、在复杂环境中自适应能力差、容易陷入局部最优的问题,将风驱动优化算法应用到路径规划中。首先使用包围点算法确定围绕关键障碍物的一组栅格点,在基于包围点算法生成初始路径后,使用量子风驱动算法对生成的路径进行优化。将风驱动优化算法与量子蝙蝠算法和量子粒子群算法分别在10张地图中进行测试,由测试数据可以看出量子风驱动算法在路径长度和算法效率上都优于其他两种算法。最后将3种算法应用到移动机器人中,风驱动优化算法的优势性与地图测试结果一致。(本文来源于《机床与液压》期刊2019年17期）
量子优化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对氯碱电解槽的节能降耗,增加其生产效率,根据氯碱电解的复杂控制过程,设计一种氯碱电解多目标控制系统。首先,基于历史数据分析氯碱电解槽的主要影响因子,在此基础上建立氯碱电解电流效率和直流电耗的Elman神经网络预测模型;然后,利用BP神经网络控制器来提高控制精度和动态跟踪精度,并用量子优化方法对BP神经网络控制器进行优化;最后,利用Matlab进行仿真,并与改进型非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)作对比,结果表明文中所提的控制策略有效,可以为氯碱生产过程提供优化操作指导。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
量子优化论文参考文献
[1].符保龙.基于量子粒子群优化CS算法的QoS组播路由模型[J].柳州职业技术学院学报.2019
[2].马浩天,杨友良,马翠红,王禄.量子优化的氯碱电解多目标控制系统理论研究[J].现代电子技术.2019
[3].刘久富,郑锐,丁晓彬,刘海阳,杨忠.马氏田口系统的量子行为二进制粒子群特征选择优化方法[J].工程科学与技术.2019
[4].吴慧玲,丁晓彬,贺广生,刘久富.判别类条件贝叶斯网络分类器的量子粒子群优化参数学习[J].山东科技大学学报(自然科学版).2019
[5].行鸿彦,韩杰,刘刚.量子人工鱼群优化的随机共振微弱信号检测[J].计算机仿真.2019
[6].季军亮,汪民乐,商长安,高嘉乐.一种改进量子遗传算法在地空反辐射混编群兵力配置优化中的应用[J].西北工业大学学报.2019
[7].党东升,张树永,葛鹏江,田星.基于改进量子粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断方法[J].电力科学与技术学报.2019
[8].刘岩松,王宗彦,石瑞敏,李松,李玉虎.基于云量子遗传算法的核电厂专用桥式起重机减震装置的优化与分析[J].科学技术与工程.2019
[9].田英齐,毕玉江,贺雨晴,马运恒,刘朝峰.格点量子色动力学组态产生和胶球测量的大规模并行及性能优化[J].计算机系统应用.2019
[10].刘洁.一种基于量子风驱动优化算法的移动机器人路径规划[J].机床与液压.2019