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基于SA-QPSO算法的多层制造单元内部布局方法被引量：1: 2024年; 针对多层制造单元内部的设备布局优化问题,本文建立考虑单元尺寸、物料搬运量、损失时间以及单元稳定性的多目标优化数学模型。为更快速、高效地求解该问题,使用模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)确定单元内设备所在平面以及层面,使用量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)确定设备具体坐标值和所在高度。以某汽车零件加工车间为实例,运用SA-QPSO算法生成直线形、“U”形和环形3种最优空间布局方案,验证了SA-QPSO算法在多层制造单元内部布局方法设计方面的可行性。; 郭轶男姜雪松张宇晨刘森王婧; 关键词：模拟退火算法量子粒子群算法

融合DWA和QPSO算法的USV动态局部路径规划算法: 2024年; 针对无人水面艇(USV)在动态环境中的局部路径规划问题,传统的动态窗口法(DWA)把速度集合离散化处理求取最优速度,计算量大且速度分辨率对动态路径规划的影响大。基于此,论文提出了融合DWA和量子粒子群算法(QP-SO)的USV动态局部路径规划算法。首先论文在分析初始DWA的基础上,考虑国际海事规则和船舶机动性能等方面要求,建立融合避碰规则的动态窗口模型。然后在速度窗口中融入QPSO方法,将USV动态局部路径规划问题转化为多目标多约束优化问题。最后仿真验证了融合算法能够使USV在约束和规则下,获得最优的速度和航向,安全与目标船完成会遇,且运行效率更高。; 仇坤李稳; 关键词：无人水面艇动态环境量子粒子群

基于改进QPSO算法的电网规划网架计算和辅助分析: 2024年; 当前新型电力系统的电网运行方式存在多样性,容易导致传统规划网架校核方式不再适用。因此,采用改进量子粒子群算法(QPSO)进行电网规划网架的计算和辅助分析。实验发现,禁忌QPSO混合算法的成功率极高,接近100%。并且,该算法在降低电网购电成本和网架规划总成本上都表现出优势,分别降低至66.74万元和498.37万元,显著低于现有计算方法。结果表明禁忌QPSO混合算法在电网网架规划中的性能优异且经济效益显著。; 张晓东伍伟斌徐文娟石庆松曹现峰李裕珺; 关键词：QPSO算法电网网架禁忌搜索算法网架规划

一种基于历史信息的QPSO算法和义原的文本对抗攻击方法: 本发明提供了一种基于历史信息的QPSO算法和义原的文本对抗攻击方法，首先采用基于义原的方法生成替换词构建搜索词库，形成缩减的搜索空间，再使用基于历史信息的量子行为粒子群算法(HIQPSO)作为优化算法进行对抗攻击样本搜索...; 陈祺东

基于CE-QPSO算法的联合火力打击方案智能优化方法: 2023年; 针对联合火力打击方案优化“既快又精”需求难题,设计了CE-QPSO算法,提出了基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法。该算法充分结合了交叉熵算法良好的全局寻优能力和量子粒子群算法高效运行的特点,通过构建离散概率矩阵,使粒子的不确定性运动更具方向性,提高了粒子的协同寻优能力。实验结果表明:基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法能够有效提升联合火力打击方案的优化效果和优化效率,且相比于标准交叉熵算法和标准量子粒子群优化算法具有明显优势。; 王赞程贺筱媛; 关键词：智能优化方法交叉熵量子粒子群优化算法

基于双策略协同进化的QPSO算法及其应用被引量：3: 2023年; 为更好地提升量子粒子群优化算法(QPSO)的局部挖掘和全局搜索能力,提出了一种改进的QPSO算法(DSQPSO)。在改进算法中引入了双策略协同进化的思路调整粒子的位置更新公式。为充分体现个体粒子挖掘的优势和群体共同引导的特点,提出了两种吸引点构造的思路,做到个体和种群更好地融合以及信息的互通;分别考虑了最优平均位置与全局最优和粒子的历史最优之间的联系,对粒子搜索范围作出了重新定义;此外,在迭代过程中,借助随机扰动机制对全局最优位置进行调整,以保持种群的多样性。通过18个测试函数将DSQPSO算法与PSO、QPSO、RQPSO和LQPSO四种算法在收敛精度和鲁棒性方面进行对比;进而在两个具体的工程优化问题上,应用改进算法与八个智能算法进行了寻优结果比较。实验表明DSQPSO算法无论在基准测试中还是在工程应用上,其计算精度和收敛效果均有明显优势。; 何光卢小丽李高西; 关键词：量子粒子群优化算法协同进化工程应用

一种基于历史信息的QPSO算法和义原的文本对抗攻击方法: 本发明提供了一种基于历史信息的QPSO算法和义原的文本对抗攻击方法，首先采用基于义原的方法生成替换词构建搜索词库，形成缩减的搜索空间，再使用基于历史信息的量子行为粒子群算法(HIQPSO)作为优化算法进行对抗攻击样本搜索...; 陈祺东

基于改进QPSO算法的光伏发电最大功率点跟踪: 2023年; 光伏阵列输出在不同工况下具有单峰或多峰特性.针对因最大功率点跟踪(maximum power point tracking,简称MPPT)精度不高、跟踪时间较长而导致光伏发电效率低下的问题,提出一种改进的量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,简称QPSO)算法.采用Logistic混沌映射初始化粒子种群;在种群进化前期将反向学习策略引入惯性权重自适应调整的量子粒子群优化(dynamically changing weights quantum-behaved particle swarm optimization,简称DCWQPSO),扩大种群搜索范围,提高种群的全局搜索能力;在种群进化后期将模拟退火机制引入DCWQPSO,提高种群收敛速度,并对粒子群进行柯西变异,增强粒子的多样性,提升局部搜索能力.Matlab仿真结果表明:相对其他4种算法,该文提出的改进QPSO算法的跟踪时间更短、跟踪精度更高.因此,该文算法具有优越性.; 方胜利杨峰朱晓亮马春艳侯贸军; 关键词：最大功率点跟踪 LOGISTIC混沌映射模拟退火柯西变异

一种基于改进QPSO算法的节能型水下三维路径规划方法: 本发提供一种基于改进QPSO算法的节能型水下三维路径规划方法，属于自主水下航行器路径规划领域。首先进行海洋环境模型的搭建，其次进行AUV路径规划中相关参数、能耗计算及避障约束等的研究，然后基于改进的QPSO算法进行AUV...; 黄晓明李世龙王子鑫王俊强王琪裴彦凯陈佳曾岑韩方鑫

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