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题名基于Bloch球面坐标的量子粒子群算法
被引量：1
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作者
陈义雄
梁昔明
黄亚飞
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机构
中南大学信息科学与工程学院
湘潭钢铁集团有限公司培训中心
北京建筑工程学院理学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第2期316-318,322,共4页
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基金
北京市自然科学基金资助项目(4122022)
湖南省教育厅项目(10C0373)
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文摘
为了提高粒子群优化(PSO)算法的优化效率,结合量子理论提出一种基于Bloch球面坐标的量子粒子群优化算法。在Bloch球面坐标下,粒子自动更新旋转角大小和粒子位置,不需将旋转角以查询表的形式设定(或设定为区间上的固定值),弥补了Bloch球面坐标下量子进化算法和量子遗传算法的不足,算法更具有普遍性;用量子Hadamard门实现粒子的变异,增强了种群的多样性,促使粒子跳出局部极值点。对典型函数优化问题的仿真结果表明,提出的算法稳定性强,精度高,收敛速度快,具有一定的实用价值。
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关键词
粒子群优化
Bloch球面
量子进化算法
量子遗传算法
量子Hadamard门
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Keywords
Particle Swam Optimization （PSO）
Bloch sphere
Quantum Evolutionary Algorithm （QEA）
Quantum Genetic Algorithm （QGA）
quantum Hadamard gate
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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