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矿井突水水源识别的QGA-LSSVM模型 被引量:15
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作者 温廷新 张波 邵良杉 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第7期111-116,共6页
为快速、有效地判别矿井突水水源,根据水化学特征,选取Ca2+,Mg2+,K++Na+,HCO-3,SO2-4,Cl-和总硬度等7个指标的质量浓度(mg/L)作为主要判别依据,并将其作为识别的变量。利用因子分析模型对数据进行属性约简,提取公共因子,减少判别指标之... 为快速、有效地判别矿井突水水源,根据水化学特征,选取Ca2+,Mg2+,K++Na+,HCO-3,SO2-4,Cl-和总硬度等7个指标的质量浓度(mg/L)作为主要判别依据,并将其作为识别的变量。利用因子分析模型对数据进行属性约简,提取公共因子,减少判别指标之间信息交互,并利用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数寻优,建立QGA-LSSVM水源识别模型。选取从新庄孜煤矿实测的33组数据作为训练数据,进行模型训练;另用12组数据作为测试数据,用该模型进行预测,并将结果与其他预测模型的结果进行对比。研究表明:利用因子分析模型提取的公共因子包含原变量因素中绝大部分信息,能减少信息冗余,利用QGA优化的LSSVM模型能使结果避免陷入极值,用该模型可有效地预测矿井突水水源类型,其错误预测率为0。 展开更多
关键词 矿井突水 水源识别 预测 因子分析 量子遗传算法(qga) 最小二乘支持向量机(LSSVM)
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基于QGA-SVM的铠装热电偶传感器辨识建模研究 被引量:18
2
作者 吴朋 林涛 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期343-349,共7页
针对铠装热电偶传感器进行精度补偿中对辨识建模精度要求高的问题,提出运用支持向量机(SVM)辨识建模,并结合量子遗传算法(QGA)全局寻优能力强的特点对SVM核函数参数进行优化的方法,以减小建模误差。采用各种检验信号对SVM模型的输出和... 针对铠装热电偶传感器进行精度补偿中对辨识建模精度要求高的问题,提出运用支持向量机(SVM)辨识建模,并结合量子遗传算法(QGA)全局寻优能力强的特点对SVM核函数参数进行优化的方法,以减小建模误差。采用各种检验信号对SVM模型的输出和校验误差进行了推广能力测试,并与递推最小二乘估计法辨识建模进行建模误差比较,结果表明SVM辨识建模与QGA结合的方法在对铠装热电偶传感器辨识建模方面具有良好的推广能力和较高的建模精度。通过精度补偿实验,进一步验证了该方法能使模型精度达到铠装热电偶传感器对精度补偿的要求。 展开更多
关键词 量子遗传算法 支持向量机 辨识建模 参数优化
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QGA-VPMCD智能诊断模型研究 被引量:6
3
作者 杨宇 李紫珠 +1 位作者 何知义 程军圣 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第13期31-35,共5页
针对多变量预测模型模式识别(Variable Predictive Model-based Class Discriminate,VPMCD)分类方法中只选择了某单一模型的缺陷,提出一种基于量子遗传算法优化的多变量智能诊断模型(Quantum Genetic Algorithm-Variable Predictive Mod... 针对多变量预测模型模式识别(Variable Predictive Model-based Class Discriminate,VPMCD)分类方法中只选择了某单一模型的缺陷,提出一种基于量子遗传算法优化的多变量智能诊断模型(Quantum Genetic Algorithm-Variable Predictive Model-Based Class Discriminate,QGA-VPMCD)。该模型采用最优权值矩阵来综合考虑各诊断模型对分类结果的影响。即首先通过样本训练来建立多个SVPM(Subordinate Variable Predictive Model,SVPM);然后采用量子遗传优化算法求出各SVPM的权值,从而得到最优权值矩阵;最后用最优权值矩阵加权融合测试样本的SVPM特征变量预测值,得到最佳特征变量预测值,并以预测误差平方和最小为判别函数来识别故障的类型。滚动轴承振动信号的分析结果表明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 多变量预测模型 量子遗传算法 最优权值矩阵 智能诊断模型
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基于变异概率分析的改进QGA及其应用 被引量:2
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作者 戴勇谦 张明武 +1 位作者 祝胜林 戴勇新 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第7期247-251,256,共6页
标准量子遗传算法(QGA)在应用于组合优化问题时,会由于早熟收敛而陷入局部最优。为解决该问题,引入k位变异子空间概念分析Q-bit的变异概率分布,指出传统随机变异机制和QGA自有变异机制之间的冲突,提出一种基于观测状态的阶段式大尺度变... 标准量子遗传算法(QGA)在应用于组合优化问题时,会由于早熟收敛而陷入局部最优。为解决该问题,引入k位变异子空间概念分析Q-bit的变异概率分布,指出传统随机变异机制和QGA自有变异机制之间的冲突,提出一种基于观测状态的阶段式大尺度变异机制。将该机制的变异算子嵌入量子旋转策略表,对不同规模的0/1背包问题进行测试,结果表明,该机制能有效避免早熟收敛,跳出局部最优,全局寻优能力优于标准QGA。 展开更多
关键词 量子计算 量子遗传算法 变异机制 变异概率分布 组合优化 0 1背包问题
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一种带修复函数的QGA及其在背包问题中的应用 被引量:2
5
作者 朱筱蓉 张兴华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第5期1187-1190,共4页
提出了一种带修复函数的量子遗传算法来求解背包问题。该算法采用量子比特概率编码方式构造染色体,由量子旋转门操作实现种群进化。在求解背包问题时,采用修复函数来修正不可行编码。文中给出了该算法的具体实现方法和流程,并用几个典... 提出了一种带修复函数的量子遗传算法来求解背包问题。该算法采用量子比特概率编码方式构造染色体,由量子旋转门操作实现种群进化。在求解背包问题时,采用修复函数来修正不可行编码。文中给出了该算法的具体实现方法和流程,并用几个典型背包问题实例对其进行测试,结果表明带修复函数的量子遗传算法在求解背包问题时,综合性能优于传统遗传算法。 展开更多
关键词 量子遗传算法 背包问题 修复函数
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基于改进QGA的T-S模糊控制器设计
6
作者 李盼池 穆殿宝 张巧翠 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期22-24,27,共4页
利用基于量子位测量的二进制量子遗传算法(QGA)对连续问题进行优化时,频繁的解码运算严重降低了优化效率。针对该问题,提出一种基于量子位相位编码的QGA。该算法直接采用量子位的相位对染色体进行编码,利用量子旋转门实现染色体上相位... 利用基于量子位测量的二进制量子遗传算法(QGA)对连续问题进行优化时,频繁的解码运算严重降低了优化效率。针对该问题,提出一种基于量子位相位编码的QGA。该算法直接采用量子位的相位对染色体进行编码,利用量子旋转门实现染色体上相位的更新,通过Pauli-Z门实现染色体的变异,由于优化过程统一在[0,2π]n空间进行,因此对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性。以单级倒立摆T-S模糊控制器参数的优化设计为例进行仿真,证明该算法在搜索能力和优化效率方面的优势。 展开更多
关键词 量子遗传算法 相位编码 T-S模糊控制器 参数优化 倒立摆控制
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QGA-RFR模型在导水裂隙带高度预测中的应用 被引量:10
7
作者 邵良杉 周玉 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期19-24,共6页
为准确预测矿井顶板导水裂隙带高度,用随机森林回归算法(RFR)筛选出开采工作面导水裂隙带高度主要影响因素;借助量子遗传算法(QGA)优化RFR中分裂属性特征值和决策树棵数2个关键参数,建立基于QGA-RFR的导水裂隙带高度预测模型;将实测... 为准确预测矿井顶板导水裂隙带高度,用随机森林回归算法(RFR)筛选出开采工作面导水裂隙带高度主要影响因素;借助量子遗传算法(QGA)优化RFR中分裂属性特征值和决策树棵数2个关键参数,建立基于QGA-RFR的导水裂隙带高度预测模型;将实测的124组导水裂隙带相关数据代入模型进行训练和预测,并将预测结果与GA-RFR、RFR、BP和支持向量机(SVM)等模型预测结果对比。结果表明:QGA-RFR模型的最优参数组合为(5,350),该参数下模型预测误差值仅为0.113 8;与GA-RFR、RFR、BP和SVM等模型相比,QGA-RFR模型具有更小的平均绝对百分比误差值(0.037 63)、均方根误差值(2.129)和最大相对误差值(0.055 06),验证了QGA-RFR模型的拟合效果更优。 展开更多
关键词 导水裂隙带高度 随机森林回归算法(RFR) 量子遗传算法(qga) qga-RFR模型 支持向量机(SVM) 开采工作面
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WMSNs中基于改进QGA的覆盖增强算法
8
作者 王延菲 冯秀芳 朱晓军 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2013年第2期142-145,152,共5页
针对无线多媒体传感器网络(WMSNs)中存在的覆盖盲区与覆盖重叠区域等问题,提出一种改进的量子遗传算法(QGA)来调整WMSNs中节点的位置和感知方向。相对于传统QGA,该算法采用从多条最优染色体构成的集合中随机选取优化目标来引导算法迭代... 针对无线多媒体传感器网络(WMSNs)中存在的覆盖盲区与覆盖重叠区域等问题,提出一种改进的量子遗传算法(QGA)来调整WMSNs中节点的位置和感知方向。相对于传统QGA,该算法采用从多条最优染色体构成的集合中随机选取优化目标来引导算法迭代,在保留算法收敛速度的同时改善其易收敛于局部最优的情况;同时,采用自适应旋转角和新的量子变异策略,加快算法的收敛速度。仿真实验表明:该算法具有良好的全局收敛能力和速度,可以更好地提高网络的覆盖率。 展开更多
关键词 无线多媒体传感器网络 覆盖增强 量子遗传算法 染色体组 自适应
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K-means和QGA优化RBF神经网络模型在导水裂缝带高度预测方面的应用 被引量:2
9
作者 张新盈 《中国矿业》 北大核心 2018年第8期164-167,共4页
导水裂缝带高度选取精度的高低直接影响到水体下采煤系统的安全性。为准确预计导水裂缝带高度,本文构建了RBF神经网络基础模型,采用QGA量子遗传算法和K-means算法对基础模型进行优化,获得了K-means和QGA优化的RBF神经网络导水裂缝带高... 导水裂缝带高度选取精度的高低直接影响到水体下采煤系统的安全性。为准确预计导水裂缝带高度,本文构建了RBF神经网络基础模型,采用QGA量子遗传算法和K-means算法对基础模型进行优化,获得了K-means和QGA优化的RBF神经网络导水裂缝带高度预计模型。模型经过训练学习和检验,发现模型预计精度满足工程精度需求,且与PSO-RBF神经网络相比,精度更高、收敛速度更快。 展开更多
关键词 导水裂缝带高度 预测模型 RBF神经网络 K-MEANS 量子遗传
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基于量子遗传光谱角分类算法的高光谱植被特征波段选取
10
作者 邓志刚 赵红梅 +2 位作者 查文娴 汤林玲 田野 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3258-3265,共8页
高光谱数据往往具有数百个连续的窄波段,能够反应地物必要且详细的光谱反射信息,因而被广泛应用于地物精细分类中。然而,由于高光谱窄波段间较强的相关性和冗余性,将整个原始高光谱数据应用于实际分类中,并不能获得令人满意的精度。因此... 高光谱数据往往具有数百个连续的窄波段,能够反应地物必要且详细的光谱反射信息,因而被广泛应用于地物精细分类中。然而,由于高光谱窄波段间较强的相关性和冗余性,将整个原始高光谱数据应用于实际分类中,并不能获得令人满意的精度。因此,特征波长或波段选择一直以来都是高光谱实际应用的关键和难点所在。前期的特征波段选择方法不仅计算效率低,容易陷于局部优化,而且波段指向性和解释性不强。以鄱阳湖湿地连续极端干旱情况下1月—5月份枯水期植被物种精细分类中的特征波段选择为例,采用便携式地物光谱仪(SVC HR1024)实测的包括青蓼、藜蒿、紫云英、风花菜、长刺酸模、看麦娘、虉草、苔草、南荻、芦苇等10种湿地植物物种的高光谱反射数据,引入量子遗传算法(QGA),综合基于k近邻分类器的光谱角分类方法(KNN-SAM),提出基于量子遗传k近邻光谱角分类算法(QGA-KNN-SAM),获取适用于湿地植被高光谱精细分类的特征波长,同时采用k中心点聚类算法确定特征波段区间。该算法与基于传统遗传k近邻光谱角分类算法(GA-KNN-SAM)进行对比实验发现,QGA-KNN-SAM的平均分类精度为95%左右,明显高于GA-KNN-SAM的平均分类精度90%;且基于QGA-KNN-SAM算法的特征波长点及波段相对聚焦,其跨度为589~634.4 nm,明显低于GA-KNN-SAM的1107.6~1205 nm。与传统植被的精细分类不同,湿地植被的精细分类除考虑反应植被的光谱波段外,还需要考虑反应地表水文特征的波段信息。与目前常见的多光谱及高光谱卫星影像的波段分布对比发现,QGA-KNN-SAM算法选取的特征波段的指向性和可解释性更优。该算法既提高了波段选择的计算效率和可解释性,又弥补了在波段选择研究中QGA方法的缺失,可为同类研究提供科学支撑。 展开更多
关键词 量子遗传算法 光谱角绘图 湿地植被 高光谱波段选择
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基于Stacking的DDoS攻击检测方法
11
作者 付国庆 李俭兵 高雨薇 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第3期321-327,共7页
近年来DDoS攻击检测多采用机器学习的方法,Stacking便是其一,现阶段Stacking初级学习器的配置方法多为固定搭配,但由于DDoS攻击的复杂性和动态性,静态的配置策略显得灵活性较差。对此提出QGA-Stacking算法,即利用量子遗传算法(QGA)动态... 近年来DDoS攻击检测多采用机器学习的方法,Stacking便是其一,现阶段Stacking初级学习器的配置方法多为固定搭配,但由于DDoS攻击的复杂性和动态性,静态的配置策略显得灵活性较差。对此提出QGA-Stacking算法,即利用量子遗传算法(QGA)动态地选取Stacking中评价指标最高的一组学习器组合,从而提高检测模型的准确性和灵活性;提出一组最佳特征集来节省计算成本。经过实验对比,充分证明了QGA-Stacking算法相较于其他3种主流算法,其检测性能更加显著,最佳特征集的选取也较为合理。 展开更多
关键词 网络空间安全 DDOS攻击检测 集成学习 STACKING 量子遗传算法
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量子遗传算法研究进展 被引量:58
12
作者 梁昌勇 柏桦 +1 位作者 蔡美菊 陆文星 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第7期2401-2405,共5页
针对量子遗传进行了研究,介绍了量子遗传算法的发展、基本理论和方法,从量子门的改进、加入新算子、量子遗传算法的并行性、混合量子遗传算法四个角度论述了量子遗传算法的改进方法,并总结了量子遗传算法的应用领域。最后提出了量子遗... 针对量子遗传进行了研究,介绍了量子遗传算法的发展、基本理论和方法,从量子门的改进、加入新算子、量子遗传算法的并行性、混合量子遗传算法四个角度论述了量子遗传算法的改进方法,并总结了量子遗传算法的应用领域。最后提出了量子遗传算法的发展方向。 展开更多
关键词 量子门 量子计算 量子比特 量子遗传算法
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一种改进的双链量子遗传算法及其应用 被引量:20
13
作者 许少华 许辰 +2 位作者 郝兴 王颖 李盼池 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第6期2090-2092,共3页
针对目前双链量子遗传算法中保持种群多样性和改善优化效率问题提出了三种改进方法。通过在量子比特概率幅三角函数表达式中引入常数因子,使搜索过程在多个周期上同时进行,以改善算法的优化效率;提出了一种基于单比特量子Hadamard的变... 针对目前双链量子遗传算法中保持种群多样性和改善优化效率问题提出了三种改进方法。通过在量子比特概率幅三角函数表达式中引入常数因子,使搜索过程在多个周期上同时进行,以改善算法的优化效率;提出了一种基于单比特量子Hadamard的变异策略,可提高保持种群多样性的概率;改进了量子旋转门转角步长函数,能够有效避免算法震荡,增强算法的适应性。以多变量函数极值优化问题为例,仿真实验结果表明上述三种改进措施是有效的。 展开更多
关键词 量子计算 量子遗传算法 优化算法
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基于广义相关系数自适应随机共振的液压泵振动信号预处理方法 被引量:11
14
作者 经哲 郭利 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第16期72-78,85,共8页
针对液压泵故障振动信号信噪比低,故障特征难以提取的问题,对液压泵振动信号预处理方法进行研究。针对现有自适应随机共振优化算法及其目标函数存在的问题,将量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)引入自适应随机共振中,提出一... 针对液压泵故障振动信号信噪比低,故障特征难以提取的问题,对液压泵振动信号预处理方法进行研究。针对现有自适应随机共振优化算法及其目标函数存在的问题,将量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)引入自适应随机共振中,提出一种改进的自适应随机共振的信号预处理方法。该方法以广义相关系数为目标函数,采用QGA算法对随机共振系统的结构参数进行优化,从而实现对信号的降噪预处理。仿真及实验结果表明,该方法能够有效提取强噪声背景下的液压泵振动信号频率特征,是液压泵故障特征提取及故障诊断中信号预处理的有效方法,可进一步发展至实际工程应用。 展开更多
关键词 广义相关系数 自适应随机共振 量子遗传算法 液压泵振动信号 general correlation function (GCF) adaptive stochastic resonance (ASR) quantum genetic algorithm (qga)
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一种改进的量子旋转门量子遗传算法 被引量:17
15
作者 张小锋 睢贵芳 +2 位作者 郑冉 李志农 杨国为 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第4期234-238,共5页
量子遗传算法易陷入局部极值。为此,提出一种改进量子旋转门的量子遗传算法。将量子比特的概率幅值应用于染色体编码,使用量子旋转门实现染色体的更新操作,从而实现目标的优化求解。理论分析及实验结果表明,该算法以概率1收敛,强收敛于1... 量子遗传算法易陷入局部极值。为此,提出一种改进量子旋转门的量子遗传算法。将量子比特的概率幅值应用于染色体编码,使用量子旋转门实现染色体的更新操作,从而实现目标的优化求解。理论分析及实验结果表明,该算法以概率1收敛,强收敛于1ε,与双链遗传算法相比,能增加算法复杂度,延长平均时间,对验证函数1收敛次数由3次增加到7次,对验证函数2收敛次数由8次增加到9次。 展开更多
关键词 量子比特 量子遗传算法 量子染色体 H门 收敛性
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基于改进量子遗传算法的云计算资源调度 被引量:30
16
作者 刘卫宁 靳洪兵 刘波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第8期2151-2153,共3页
针对云计算环境下资源的高效调度问题,当前研究较少关注云服务提供商的服务成本,为此,以云服务提供商降低最小服务成本为目的,提出了改进量子遗传算法的云资源调度算法。由于采用二进制量子位表示的染色体无法描述资源调度矩阵,该算法... 针对云计算环境下资源的高效调度问题,当前研究较少关注云服务提供商的服务成本,为此,以云服务提供商降低最小服务成本为目的,提出了改进量子遗传算法的云资源调度算法。由于采用二进制量子位表示的染色体无法描述资源调度矩阵,该算法将量子位的二进制编码转换为实数编码,并使用旋转策略和变异算子保证算法的收敛性。通过仿真实验平台将此算法与遗传算法和粒子群算法进行比较分析,在种群迭代次数为100的情况下,分别取种群数为1和10,实验结果表明该算法能取得更小的最小服务成本。 展开更多
关键词 云计算 量子遗传算法 资源调度 最小成本 实数编码
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基于k均值和量子遗传算法的RBF网络优化 被引量:10
17
作者 赵磊 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 杨杰 庞韶宁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第10期152-153,共2页
针对遗传算法容易出现早熟的问题,提出一种基于k均值和量子遗传算法的径向基函数(RBF)神经网络组合优化方法。通过k均值聚类求取网络的中心,用量子遗传算法训练网络的权值,利用量子染色体的表示方式以及量子染色体的更新提高算法的并行... 针对遗传算法容易出现早熟的问题,提出一种基于k均值和量子遗传算法的径向基函数(RBF)神经网络组合优化方法。通过k均值聚类求取网络的中心,用量子遗传算法训练网络的权值,利用量子染色体的表示方式以及量子染色体的更新提高算法的并行性,从而解决遗传算法早熟的问题,提高网络的适应度。相对于PSO-RBF和ACO-RBF,该方法提高网络的收敛速度,实现对RBF网络的优化。 展开更多
关键词 早熟 K均值 量子遗传算法 适应度
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基于Bloch球面的量子遗传算法的混合储能系统容量配置 被引量:48
18
作者 马速良 马会萌 +2 位作者 蒋小平 段国栋 李娜 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期592-599,共8页
风电功率波动对电网造成不容忽视的影响。风电并网处加入混合储能系统可有效降低风电对电网的影响。首先,有效地分解风电有功功率,得到混合储能系统需平抑的波动功率;然后,在电池及超级电容器荷电状态、额定功率及充放电时间的允许范围... 风电功率波动对电网造成不容忽视的影响。风电并网处加入混合储能系统可有效降低风电对电网的影响。首先,有效地分解风电有功功率,得到混合储能系统需平抑的波动功率;然后,在电池及超级电容器荷电状态、额定功率及充放电时间的允许范围内实现超级电容器优先充放电的协调控制方式;最后,应用映射于Bloch球面的量子遗传算法,确定满足混合储能系统技术要求及工程指标的混合储能系统配置方案,使混合储能系统成本最低。算例分析证明了在监测荷电状态等约束条件下,优先超级电容器充放电控制方式的有效性及Bloch球面量子遗传算法配置混合储能系统方法的合理性。 展开更多
关键词 风电有功功率波动 混合储能 容量配置 协调控制策略 Bloch球面 量子遗传算法
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基于数字钻进技术和量子遗传-径向基函数神经网络的围岩类别超前识别技术研究 被引量:25
19
作者 邱道宏 李术才 +2 位作者 薛翊国 田昊 闫茂旺 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期2013-2018,共6页
围岩类别超前分类是隧道施工过程中必须开展的一项工作,其直接关系到后续的开挖及施工支护方案。为有效地进行隧道围岩类别超前分类,提出了基于数字钻进技术和量子遗传(QGA)-径向基函数(RBF)神经网络的围岩类别超前分类方法。以数字钻... 围岩类别超前分类是隧道施工过程中必须开展的一项工作,其直接关系到后续的开挖及施工支护方案。为有效地进行隧道围岩类别超前分类,提出了基于数字钻进技术和量子遗传(QGA)-径向基函数(RBF)神经网络的围岩类别超前分类方法。以数字钻进技术为基础,从钻进参数中提取有用信息,构建围岩类别超前分类指标体系。采用量子计算原理对遗传算法进行改进,通过量子位编码和量子旋转门更新种群,以此来确定RBF神经网络的参数,建立了基于QGA-RBF神经网络的围岩类别超前识别系统。最后将该方法应用于青岛胶州湾海底隧道的围岩类别超前识别中,结果表明,该方法具有较高的准确性,其结果为围岩类别超前分类提供了一种新思路。 展开更多
关键词 围岩分类 超前识别 数字钻进 量子遗传算法(qga) 径向基函数(RBF)神经网络
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基于球面多区域划分的并行量子遗传算法 被引量:8
20
作者 张亮 陆余良 +1 位作者 杨国正 张旻 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期1035-1041,共7页
论文提出一种基于球面解空间划分的量子遗传算法,引入多区域并行搜索的机制,制定了群间的染色体置换策略,设计了新的量子变异操作,并以种群退化的程度来确定变异的概率。通过理论分析证明了该算法能够以概率1收敛到全局最优解。在组合... 论文提出一种基于球面解空间划分的量子遗传算法,引入多区域并行搜索的机制,制定了群间的染色体置换策略,设计了新的量子变异操作,并以种群退化的程度来确定变异的概率。通过理论分析证明了该算法能够以概率1收敛到全局最优解。在组合优化和连续优化问题的实验中,该算法能够以较快的速率收敛到目标值,收敛过程相对平稳,降低了早熟现象产生的概率,表现出了良好的性能。 展开更多
关键词 量子遗传算法 多区域划分 并行搜索 染色体置换 量子变异
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