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| 1 | 多宇宙并行量子遗传算法显示文摘提出了一种多宇宙并行量子遗传算法 ,并从理论上证明了算法的全局收敛性 .算法中将所有的个体按照一定的拓扑结构分成一个个独立的子群体 ,称为宇宙 ;采用多状态基因量子比特编码方式来表达宇宙中的个体 ;采用通用的量子旋转门策略和动态调整旋转角机制对个体进行演化 ;采用量子非门实现量子变异以阻止早熟收敛 ;各宇宙独立演化 ,宇宙之间采用最佳移民和量子交叉操作来交换信息 ,提高算法的执行效率 .将该算法与独立分量分析算法相结合 ,提出一种盲源分离新方法 .仿真结果表明 | 杨俊安 庄镇泉 史亮 | 2004 | 电子学报2004，32，6： | 65 |
| 2 | 量子遗传算法研究现状显示文摘1引言
量子信息是信息科学和量子力学相结合的新兴交叉科学.诺贝尔物理学奖获得者Feynman曾指出:量子力学的精妙之处在于引入了几率幅(量子态)的概念[1]. | 杨俊安 庄镇泉 | 2003 | 计算机科学2003，30，11： | 54 |
| 3 | 一种解决组合优化问题的改进型量子遗传算法显示文摘在量子遗传算法(QGA)的基础上,提出了一种解决组合优化问题的改进型量子遗传算法(NIQGA).为充分利用量子态的干涉性和纠缠性,该算法引入了动态调整量子门旋转角步长机制、量子交叉操作和量子变异操作,因而具有更高的搜索效率.利用两种典型组合优化问题——0/1背包问题和路由选择问题进行验证.结果表明,相比于GA和QGA,NIQGA具有收敛速度快和全局搜索能力强的特点,在解决基因间弱关联性的组合优化问题时有更优的性能. | 邢焕来 潘炜 邹喜华 | 2007 | 电子学报2007，35，10： | 56 |
| 4 | 多部件系统的预防性维修优化模型研究显示文摘针对多部件系统固定维修费用高的特点,提出采用机会维修策略,将预防性维修和故障维修有机结合起来,从而分摊系统的固定维修费用,实现节约维修费用的目的.分析了系统的故障率特性,确定了系统中各部件最小维修、故障更换、机会更换、预防性更换的概率.在此基础上,以最小化维修成本为目标建立了优化模型.最后通过算例,将优化结果与原有的维修策略的结果进行了比较,说明了模型的合理性. | 蔡景 左洪福 王华伟 | 2007 | 系统工程理论与实践2007，27，2： | 38 |
| 5 | 改进量子遗传算法及其应用显示文摘针对量子遗传算法在多维复杂函数优化中迭代次数多、易陷入局部极值等缺点,提出新的量子遗传算法。通过搜索各种群中各染色体的最优个体,组成一个新的种群,并以此种群作为当前最优种群来确定量子门的全局最优搜索方向。引入小生境协同进化策略初始化量子种群,使量子染色体均匀分布于初值空间。以非线性连续优化问题为例所进行的仿真结果表明,该方法具有收敛速度快、寻优能力强等优点。最后,将该算法应用于化工过程的优化,取得良好的效果。 | 周传华 钱锋 | 2008 | 计算机应用2008，28，2： | 33 |
| 6 | 量子遗传神经网络在变压器油中溶解气体分析中的应用显示文摘常规的神经网络存在容易陷入局部极小点、收敛速度慢、泛化能力差的问题。为了解决这些问题,使用量子遗传算法来获得神经网络初始变量。由于其具有量子态和量子门操作,可有效提高寻优的性能,大大提高初始值的质量,为后续算法逼近全局最优奠定基础。在用该算法获得网络可变参数初值后,选择计算速度快的Levenberg-Marquardt算法对多层前馈神经网络的权值和阈值进行优化得到最优解,很好地解决了网络训练易收敛于局部极小点的问题。根据气体浓度和产气速率判断变压器是否故障,将无故障和有故障情况分别用各自的神经网络进行评估/诊断,分别给出变压器的健康水平和故障类型,有效减少了网络的复杂性,提高了训练和应用效果。将提出的方法应用于现场变压器的油中溶解气体分析,评估/诊断准确性达95%以上。 | 高骏 何俊佳 | 2010 | 中国电机工程学报2010，30，30： | 32 |
| 7 | 基于量子神经网络信息融合的变压器故障诊断显示文摘针对电力变压器故障的多样性和故障信息的不确定性、数据量大及无规律性的特点,提出了基于量子神经网络信息融合的故障诊断方法。将多个电力变压器故障参数信息引入到各子量子神经网络进行局部融合诊断,再将各局部诊断信息引入决策融合网络进行全局融合,最终诊断出5种电力变压器故障并给出可信度评价。实验仿真结果表明:量子神经网络信息融合方法有效,诊断结果可靠,能将不确定性的数据合理地分配到各类故障模式中,故障正判率达到97.78%,远高于BP神经网络信息融合及改良IEC三比值法。 | 龚瑞昆 马亮 赵延军 杨萍萍 陈磊 | 2011 | 电力系统保护与控制2011，39，23： | 29 |
| 8 | 关于路径规划的相关算法综述显示文摘路径规划算法是智能领域中一项新兴的关键支撑技术;依据路径规划算法的实现原理,将其分为进化型算法与非进化型算法;再依据数学特征将非进化型算法细分为经典数学与几何图论两类;针对每类算法,分别从发展背景、设计思想、优缺点、改进与发展等方面简要归纳分析;最后对路径规划算法的未来发展趋势进行展望。 | 梁晓辉 慕永辉 吴北华 江宇 | 2020 | 价值工程2020，39，3： | 30 |
| 9 | 模糊量子遗传算法及其在热工过程模型辨识中的应用显示文摘针对量子遗传算法(QGA)中旋转变异角相对固定的缺点,将模糊自适应的思想引入QGA,提出了模糊量子遗传算法(FQGA)。对典型函数测试表明:该方法有效地提高了量子遗传算法的计算精度和收敛速度。同时利用这种模糊量子遗传算法设计了一种通用的热工对象模型辨识算法,并编制了专用的模型识别软件,对典型热工过程进行辨识,取得了令人满意的效果。最后对某电厂循环流化床锅炉一次风对床温的传递函数进行辨识,结果表明该方法是一种简单易行的辨识算法,具有实用价值。 | 焦嵩鸣 韩璞 黄宇 李永玲 | 2007 | 中国电机工程学报2007，27，5： | 26 |
| 10 | 基于改进量子进化算法的车货供需匹配方法研究显示文摘为了提高货运供需匹配效率,建立了一种车货供需匹配数学模型,描述了车货匹配问题的目标与相关约束,对量子进化算法进行设计与改进用于对此问题求解,提出了有约束惩罚的适应度衰减方法,解决了量子群初期无强可行解时最优量子个体的选择问题,引入量子群成熟度对量子进化算法的退出机制进行改进。在实验中,使用改进的量子进化算法和标准遗传进化算法进行对比,并对算法参数进行优化,实验中量子进化算法表现出更好的收敛速度,准确性和稳定性,但是量子群规模存在'瓶颈问题',更大规模的量子群对算法优化效果并不明显且需要耗费更长的计算机时间,量子旋转角增量与算法收敛速度正相关,与全局搜索能力负相关。结果表明,改进的量子进化算法可以高效地搜索到较为优秀的车货匹配方案,为车主和货主推荐较为合理的车货供需信息资源。 | 牟向伟 陈燕 高书娟 姚思雨 | 2016 | 中国管理科学2016，24，12： | 21 |
| 11 | 基于量子神经网络的电力电子电路故障诊断显示文摘针对电力电子电路故障诊断时故障模式间存在交叉数据的模式识别问题,在量子计算和人工神经网络结合的基础上,提出了一种基于量子神经网络的故障诊断方法,并以双桥12相脉波整流电路为例进行故障诊断。实验结果表明:量子神经网络有一种固有的模糊性,它能将不确定性数据合理地分配到各故障模式中,从而使网络具有高性能、更好的鲁棒性和省时的特点,且能正确地识别大部分的样本故障模式,成功地完成电力电子电路的故障诊断。 | 龙伯华 谭阳红 许慧 孙磊 文娟 | 2009 | 电工技术学报2009，24，10： | 19 |
| 12 | 基于经济相关性的复杂系统维修优化模型研究显示文摘针对存在经济相关性的复杂系统,建立了以系统预防维修费用率最小化为目标、系统可靠度为约束的优化模型。该模型分析了复杂系统中存在的维修经济相关性,并考虑了实际预防维修中的不完备性,为此引入了役龄回退因子对预防维修活动前后系统性能的动态变化进行了描述。最后给出了优化模型的量子遗传算法,并通过实例对模型的客观有效性进行了验证。 | 蔡景 左洪福 王华伟 | 2007 | 系统工程与电子技术2007，29，5： | 18 |
| 13 | 混合量子遗传算法及其在VRP中的应用显示文摘物流配送车辆路径问题(VRP)是一类典型的NP问题。针对提高寻优能力问题,构造了一种混合量子遗传算法(HQGA),即在传统量子遗传算法(QGA)随机全局搜索的基础上引入一个免疫算子,通过该算子的局部搜索操作实现线路内次序的再优化。给出了该算法的具体实现方法和流程,并用实例进行测试。仿真结果表明混合量子遗传算法的寻优性能优于传统量子遗传算法(QGA)及文献中的其它方法,可以避免出现早熟收敛,是求解车辆路径问题的一种有效的算法。 | 蔡蓓蓓 张兴华 | 2010 | 计算机仿真2010，27，7： | 17 |
| 14 | 基于量子遗传算法的无线传感网络路由优化显示文摘考虑到无线传感网络(WSN)传感器节点的能量有限性,分析了WSN的网络模型和能量模型,提出一种基于改进量子遗传算法的路由优化算法.利用复杂连续函数测试,验证了算法的性能和可行性.经仿真分析,证明该算法应用于WSN路由优化问题时,能更快速和更稳定地求解最小能量代价的数据传输路径,从而减少WSN传感器节点的能量消耗,延长整个WSN网络的使用寿命. | 夏俊 凌培亮 虞丽娟 杨劲松 | 2015 | 同济大学学报(自然科学版)2015，43，7： | 14 |
| 15 | 一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法显示文摘提出一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法。量子神经元的输入和权值均为量子比特,输出为实数,量子自组织特征映射网络由输入层和竞争层组成。首先将聚类样本转换成量子态形式并提交给输入层,完成聚类样本的输入;然后计算样本量子态与相应权值量子态的相似系数,提取聚类样本所隐含的模式特征,并对其进行自组织,在竞争层将聚类结果表现出来。采用量子门更新量子权值,分无监督和有监督两个阶段完成网络的训练。仿真实验结果表明该模型及算法明显优于普通自组织特征映射网络。 | 李盼池 李士勇 | 2007 | 量子电子学报2007，24，4： | 13 |
| 16 | 基于量子遗传算法的特征选择算法显示文摘特征选择是模式识别和机器学习等领域中重要而困难的研究课题.提出一种最优特征子集评价准则和实现特征选择的一种新量子遗传算法(NQGA).NQGA采用量子门旋转角更新新方法和增强算法寻优能力及防止早熟收敛的移民和灾变策略.定性分析了NQGA的高效性.典型复杂函数测试和雷达辐射源信号特征选择的应用表明,NQGA寻优能力强、收敛速度快和能有效防止早熟现象.采用提出的准则函数和搜索策略实现特征选择,大大降低了特征维数,获得了更高的正确识别率. | 张葛祥 金炜东 胡来招 | 2005 | 控制理论与应用2005，22，5： | 12 |
| 17 | 混合蛙跳算法神经网络及其在语音情感识别中的应用显示文摘该文将混合蛙跳算法(SELA)优化方法应用于人工神经网络训练中,对6种语音情感进行了语音情感特征的分析与识别。研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性。利用混合蛙跳算法训练随机产生的初始数据优化神经网络的连接权值,快速实现了网络收敛。实验比较了BP神经网络、RBF神经网络和SFLA神经网络的语音情感识别性能。结果表明,SFLA神经网络的平均识别率分别高于BP神经网络和RBF神经网络4.7%和4.3%。 | 余华 黄程韦 张潇丹 金赟 赵力 | 2011 | 南京理工大学学报2011，35，5： | 11 |
| 18 | 基于Q-GA的人工势场的移动机器人路径规划显示文摘针对人工势场的路径规划具有目标不可达、合力为零而导致的陷阱,提出了一种基于改进人工势场模型和量子遗传算法相结合的移动机器人路径规划方法。在路径评价指标引入了路径安全性能和路径校正频率,采用量子遗传算法来选择人工势场模型的参数,从而克服其模型缺陷,同时实现了路径和安全性的优化。仿真结果表明,该方法能有效地提高路径规划的性能。 | 张波涛 刘士荣 | 2008 | 控制工程2008，15，4： | 10 |
| 19 | 基于多宇宙并行量子遗传算法的非线性盲源分离算法研究显示文摘在系统分析非线性盲源分离模型和算法的基础上,提出了基于输出信号联合累积量的非线性盲 源分离算法,并提出采用多宇宙并行量子遗传算法的优化求解方法,仿真结果表明了算法的有效性. | 杨俊安 邹谊 庄镇泉 | 2004 | 电子与信息学报2004，26，8： | 10 |
| 20 | 多宇宙并行量子衍生遗传算法研究显示文摘将量子的多宇宙特性和遗传算法相结合,提出了多宇宙并行量子衍生遗传算法。算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。给出了不同宇宙数量下的并行拓朴结构,提出了宇宙内采用量子旋转门演化和量子变异,宇宙间采用移民和量子交叉的两种信息交互方式,能有效克服早熟收敛现象,使得搜索效率和搜索能力得到更进一步提高。典型函数优化实验验证了该文所提算法的有效性。 | 杨俊安 庄镇泉 | 2004 | 计算机工程与应用2004，40，20： | 6 |
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