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量子人工鱼群算法 被引量:6
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作者 陈晓峰 宋杰 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1710-1713,共4页
融合量子计算与智能优化的新型高效优化算法层出不穷,成为现在优化算法研究的主流.为此,将量子计算引入到人工鱼群算法中,提出一种新型的量子进化算法———量子人工鱼群算法.该算法用量子计算的方法重新描述了人工鱼的行为,用量子比特... 融合量子计算与智能优化的新型高效优化算法层出不穷,成为现在优化算法研究的主流.为此,将量子计算引入到人工鱼群算法中,提出一种新型的量子进化算法———量子人工鱼群算法.该算法用量子计算的方法重新描述了人工鱼的行为,用量子比特对人工鱼进行编码,用量子旋转门实现人工鱼的更新操作,用量子非门进行人工鱼变异,从而实现了目标的优化求解.并分别以函数极值和TSP问题为例进行了仿真,验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 量子计算 人工鱼群算法 量子人工鱼群算法 函数极值 TSP问题
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量子人工鱼群优化的自适应最小熵盲均衡算法 被引量:2
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作者 郭业才 吴星 +1 位作者 黄伟 王惠 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期449-454,共6页
为提高高阶非常模信号的均衡效果,提出了量子人工鱼群优化的自适应最小熵盲均衡算法。该算法利用超指数迭代加快了自适应最小熵盲均衡算法的收敛速度;利用薛定谔方程设计量子粒子群模型的思想,设计了快速全局寻优能力的量子人工鱼群模型... 为提高高阶非常模信号的均衡效果,提出了量子人工鱼群优化的自适应最小熵盲均衡算法。该算法利用超指数迭代加快了自适应最小熵盲均衡算法的收敛速度;利用薛定谔方程设计量子粒子群模型的思想,设计了快速全局寻优能力的量子人工鱼群模型,减小了超指数自适应最小熵盲均衡算法的稳态误差。仿真结果表明:与自适应最小熵盲均衡算法、超指数自适应最小熵盲均衡算法相比,量子人工鱼群优化的自适应最小熵盲均衡算法收敛速度快、稳态误差小,有利于提高通信质量。 展开更多
关键词 盲均衡算法 幅度相位频移键控 收敛速度 量子人工鱼群
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量子人工鱼群优化的随机共振微弱信号检测 被引量:3
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作者 行鸿彦 韩杰 刘刚 《计算机仿真》 北大核心 2019年第10期368-372,447,共6页
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,... 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. 展开更多
关键词 随机共振 量子人工鱼群算法 多参数优化 微弱信号检测
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基于量子人工鱼群和模糊核聚类算法的网络入侵检测模型研究 被引量:6
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作者 李根 《软件工程》 2019年第6期33-37,共5页
针对基于传统模糊C均值聚类的网络入侵检测模型存在分类效果不佳,且容易出现局部极值的问题,提出了一种基于量子人工鱼群的半监督模糊核聚类算法。该算法使用少量的标记数据和大量未知标记数据生成网络入侵检的分类,并通过核距离的方式... 针对基于传统模糊C均值聚类的网络入侵检测模型存在分类效果不佳,且容易出现局部极值的问题,提出了一种基于量子人工鱼群的半监督模糊核聚类算法。该算法使用少量的标记数据和大量未知标记数据生成网络入侵检的分类,并通过核距离的方式构建了模糊C均值聚类算法的新目标函数,此外,结合了量子人工鱼群算法来解决模糊核聚类算法的全局最优解问题,适用于并行执行架构。在KDDCup99网络入侵检测数据上的仿真实验结果表明,相比于基于FCM和PSO-FCM的入侵检测模型,以及基于此提出的算法入侵检测模型具有更好的检测率。 展开更多
关键词 网络安全 入侵检测 量子人工鱼群 半监督学习 C均值聚类
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基于改进量子旋转门人工鱼群算法的K-means聚类算法及其应用 被引量:6
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作者 白丽丽 宋初一 +2 位作者 许丽艳 宋泽瑞 姜静清 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第3期797-801,806,共6页
为改进传统K-means聚类算法中存在因随机选择初始质心而导致聚类结果不稳定且准确度低的缺点,提出基于改进量子旋转门人工鱼群算法的K-means聚类(IQAFSA)算法,通过动态更新量子旋转门的旋转角提高下一代更新方向准确度及更新速度。变异... 为改进传统K-means聚类算法中存在因随机选择初始质心而导致聚类结果不稳定且准确度低的缺点,提出基于改进量子旋转门人工鱼群算法的K-means聚类(IQAFSA)算法,通过动态更新量子旋转门的旋转角提高下一代更新方向准确度及更新速度。变异策略从传统的非门改为H门,既增加种群的多样性,又使全局搜索能力增强;最终使用所改进算法选取K-means的初始质心再进行聚类。通过UCI数据的测试以及在医学相关数据上的实验表明,提出的算法具有有效性,准确度较高且收敛速度较快。 展开更多
关键词 聚类 K-MEANS 量子人工鱼群算法 量子旋转门
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基于群体智能算法的大数据迁移策略研究 被引量:2
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作者 曾毅 马琳娟 鱼明 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2019年第6期122-127,共6页
针对云数据中心不同于传统的数据中心,其管理和维护需要解决更加复杂的问题的情况,为实现云计算平台中大数据系统的平稳升级和更新,提出了一种基于群体智能算法的大数据迁移策略,解决了负载平衡和带宽瓶颈问题。首先对云计算体系架构上... 针对云数据中心不同于传统的数据中心,其管理和维护需要解决更加复杂的问题的情况,为实现云计算平台中大数据系统的平稳升级和更新,提出了一种基于群体智能算法的大数据迁移策略,解决了负载平衡和带宽瓶颈问题。首先对云计算体系架构上的大数据迁移技术进行研究和分析,然后采用人工鱼群优化算法解决m个服务器之间n个数据迁移的最优解问题。最后,将量子比特引入到人工鱼群算法中实现其三大基本行为。Cloudsim仿真平台上的测试结果表明:相比其他迁移策略,所提出算法能更有效地提高云数据中心的运行效率,具有更好的全局寻优能力。 展开更多
关键词 群体智能 量子人工鱼群 云计算 数据迁移 全局寻优 负载平衡
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