黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12541059)
- 作品数：12 被引量：34H指数：4
- 相关作者：李盼池杨淑云肖红卢爱平潘俊辉更多>>
- 相关机构：东北石油大学中国石油解放军第302医院更多>>
- 发文基金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 自适应分组量子衍生蛙跳算法被引量：1
- 2016年
- 为提高传统蛙跳算法的优化能力,基于组内平均目标函数值实施动态分组,采用多量子比特概率幅实施个体编码,基于组内最优蛙和组间最优蛙确定旋转角度,采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施组内最差蛙的更新.标准函数极值优化的实验结果表明,该算法的单步迭代时间较长但优化能力较传统蛙跳算法约有两个数量级的提高,从而表明提出的分组策略和编码方法切实能够提高传统蛙跳算法的优化能力.
- 李盼池卢爱平
- 关键词：量子计算群智能优化蛙跳算法自适应分组
- 改进的量子行为粒子群优化算法及其应用被引量：9
- 2016年
- 为提高量子行为粒子群算法的优化能力,提出了一种改进的算法.该算法也采用量子势阱作为寻优机制,但提出了新的势阱中心建立方法.在每步迭代中,首先计算粒子适应度,然后取前K个适应度最好的粒子作为候选集.采用轮盘赌策略在候选集中选择一个粒子作为势阱中心,调整其它粒子向势阱中心移动.在优化过程中,通过使K值单调下降,获得探索与开发的平衡.将提出的算法应用于标准函数极值优化和量子衍生神经网络权值优化,实验结果表明提出算法的优化能力比原算法确有明显提高.
- 肖红李盼池
- 关键词：量子计算粒子群优化
- 量子衍生布谷鸟搜索算法
- 2017年
- 为提高布谷鸟搜索算法的寻优能力,通过在经典布谷鸟搜索算法中引入量子计算机制,提出了一种量子衍生布谷鸟搜索算法.该算法采用量子比特编码个体,采用泡利矩阵确定旋转轴,采用Levy飞行原理确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转实现个体更新.标准函数极值优化的实验结果表明,与传统布谷鸟搜索算法相比,该算法的搜索能力确有明显提升.
- 李盼池杨淑云刘显德潘俊辉肖红曹茂俊
- 关键词：群智能优化
- 基于量子比特相位的彩色图像描述方法及应用被引量：3
- 2017年
- 为解决量子计算机上彩色图像的描述及加密问题,该文提出一种基于量子比特相位旋转的新方法。首先通过将像素灰度值映射为量子比特的相位,将彩色图像描述成一个量子叠加态,其中基态描述像素的位置,而对应的概率幅即为该像素的灰度值。然后基于量子比特的相位旋转,设计了一些简单的图像处理方法。最后提出了一种新的彩色图像加密算法,该算法包括像素位置的置乱和量子比特的旋转两个过程。所提方法可在将来的量子计算机上执行。经典计算机上的仿真结果验证了方法的有效性。
- 李盼池曹梓崎
- 关键词：图像处理
- 量子衍生差分进化算法的设计与实现被引量：4
- 2014年
- 为提高差分进化算法的优化性能,从研究差分进化算法的实现机制入手,提出将差分策略与量子比特在Bloch球面的绕轴旋转相融合的新思想。个体采用基于Bloch球面描述的量子比特编码,采用差分策略计算当前个体上量子比特的旋转角度,采用向量积理论构造旋转轴,采用泡利矩阵构造旋转矩阵,以当前最优个体上相应量子比特为目标,在Bloch球面上沿旋转轴向目标比特旋转。采用Hadamard门实现个体变异。函数极小值优化的仿真结果表明,所提方法单步迭代的平均时间约为普通差分进化算法的13倍。当限定步数相同时,优化结果约为普通差分进化算法的0.3倍,当运行时间相同时,优化结果约为普通差分进化算法的0.4倍。从而表明所提算法计算效率降低,但寻优能力明显提高,整体优化性能优于原算法。
- 刘显德李盼池杨淑云潘俊辉肖红曹茂俊
- 关键词：量子计算
- 基于量子蚁群优化的油田水淹层识别方法被引量：2
- 2015年
- 为提高油田水淹层识别精度及识别效率,论文提出一种基于量子蚁群优化算法的识别方法。首先提出一种基于Bloch球面搜索的量子蚁群算法,然后根据样本数据建立非线性回归模型,最后采用量子蚁群算法优化模型参数。方法简单直观,物理概念清楚。以大庆油田实际水淹层数据进行仿真,结果表明该方法的正确识别率比BP神经网络有25%的提高。
- 杨树欣李盼池
- 基于Bloch球面搜索的量子鱼群算法被引量：3
- 2014年
- 为提高智能优化算法的优化能力,提出一种在Bloch球面上建立搜索机制的新模型,将该模型与鱼群优化相融合,设计了一种量子衍生鱼群算法.在该算法中,鱼群采用基于Bloch球面描述的量子比特编码;采用向量积理论建立旋转轴,采用泡利矩阵建立旋转矩阵,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转实现鱼群的移动、跟踪、捕获、聚集;采用泡利矩阵实现量子比特测量,以获得量子比特的Bloch坐标;通过解空间变换可以获得优化问题的实际解.该方法的突出优点是能够同时调整量子比特的两个参数,并自动实现两个调整量的最佳匹配,从而可加速优化进程.实现结果表明,该方法的优化能力比普通鱼群算法具有明显提高.
- 杨淑云徐云霞李盼池
- 关键词：量子计算
- 多比特概率幅编码的量子衍生粒子群优化算法
- 2015年
- 为了提高粒子群算法的优化能力,提出一种新的量子衍生粒子群优化算法.该方法采用多比特量子系统的基态概率幅对粒子编码,基于自身最优粒子和全局最优粒子确定旋转角度,采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施粒子的更新.在每步迭代中,只需更新粒子的一个量子比特相位,即可更新该粒子上的所有概率幅.标准函数极值优化的实验结果表明,所提出算法的单步迭代时间较长,但优化能力较同类算法有大幅度提高.
- 李盼池李滨旭
- 关键词：量子计算粒子群优化
- 混合量子衍生神经网络模型及算法被引量：3
- 2016年
- 为提高人工神经网络的逼近能力,该文从研究隐层神经元的映射机制入手,提出基于量子比特在Bloch球面的绕轴旋转构造神经网络模型的新思想。首先将样本线性变换为量子比特的相位,并使量子比特在Bloch球面上分别绕着3个坐标轴旋转,旋转角度即为网络参数。然后通过投影测量可以得到量子比特的球面坐标,将这些坐标值提交到隐层激励函数,可得隐层神经元的输出。输出层采用普通神经元。基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法设计了该模型的学习算法。实验结果表明,该文提出的模型在逼近能力、泛化能力、鲁棒性能方面,均优于采用L-M算法的普通神经网络。
- 李盼池李国蕊
- 关键词：量子计算
- 基于Bloch球面旋转的量子自组织网络聚类算法被引量：1
- 2015年
- 为提高自组织网络的聚类能力,提出一种基于Bloch球面旋转的量子自组织网络聚类算法。通过使样本数据作为量子比特相位,将样本映射为Bloch球面上的量子比特,将竞争层权值映射为Bloch球面上随机分布的量子比特;通过计算样本和权值的球面距离最小值,确定获胜节点;通过使获胜节点及其邻域节点在Bloch球面上向着样本旋转来调整这些权值,直到算法收敛。该方法的明显优势在于有较高的聚类精度。以鸢尾属植物样本聚类为例,实验结果表明,提出的方法明显优于传统自组织网络、K-均值聚类等算法。
- 杨淑云李盼池
- 关键词：量子比特自组织网络聚类算法
