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“最后一公里”配送的分布式多无人机的任务分配和路径规划 被引量：22
1
作者 郭兴海 计明军 +2 位作者 温都苏 张鑫 田爽 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2021年第4期946-961,共16页
无人机在完成"最后一公里"的货物配送时需解决任务分配与路径规划问题.本文将"区块链"思想引入拍卖算法中,对无人机编队的任务分配进行优化计算,计算方式由集成中心式计算转变为分布式多智能体间互联计算,使无人机... 无人机在完成"最后一公里"的货物配送时需解决任务分配与路径规划问题.本文将"区块链"思想引入拍卖算法中,对无人机编队的任务分配进行优化计算,计算方式由集成中心式计算转变为分布式多智能体间互联计算,使无人机编队在任务计划过程中重新对不合理的任务结果作出调整,使其总回报奖励更高,即分配总成本最少.在确定无人机配送的初末位置后,以路径长度、地形、雷达威胁、无人机碰撞为约束建立目标函数模型,利用改进的量子粒子群算法进行求解.与传统方法相比,本文提出的任务分配策略和路径规划方法可以得到更好的优化结果,并减少计算资源消耗.仿真结果表明:所提出的两种方法在计算效率和任务执行方面都是非常有效性的. 展开更多
关键词 最后一公里 区块链 任务分配 量子粒子群算法 路径规划
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基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法 被引量：16
2
作者 郭业才 胡苓苓 丁锐 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期281-287,共7页
针对常数模盲均衡算法(CMA)均衡高阶正交振幅调制信号(QAM)存在收敛速度慢、稳态误差大的缺点,提出了基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法(QPSO-WTWMMA).该算法根据高阶QAM信号星座图分布特点,将量子粒子群优化算法(QPSO)... 针对常数模盲均衡算法(CMA)均衡高阶正交振幅调制信号(QAM)存在收敛速度慢、稳态误差大的缺点,提出了基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法(QPSO-WTWMMA).该算法根据高阶QAM信号星座图分布特点,将量子粒子群优化算法(QPSO)和正交小波变换融入于加权多模盲均衡算法(WMMA)中.因而,利用QPSO对均衡器权向量进行了优化,利用正交小波变换降低了输入信号的自相关性,利用WMMA选择了合适的误差模型匹配QAM星座图.理论分析及水声信道仿真结果表明,QPSO-WTWMMA算法可以获得更快的收敛速度和更低的稳态误差,在水声通信中具有重要的参考价值. 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 正交小波变换 多模盲均衡算法 加权多模盲均衡算法
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众包物流配送车辆调度模型及优化 被引量：11
3
作者 杜子超 卢福强 +1 位作者 王素欣 王雷震 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1210-1216,共7页
针对众包抢单模式和众包派单模式的配送特点,建立众包配送车辆调度模型,将两种配送模式有机结合,优势互补,并根据模型特点采用蚁群-量子粒子群混合优化算法进行求解.以深圳清湖冷链配送为例,从配送距离和成本等角度,分别与传统配送模式... 针对众包抢单模式和众包派单模式的配送特点,建立众包配送车辆调度模型,将两种配送模式有机结合,优势互补,并根据模型特点采用蚁群-量子粒子群混合优化算法进行求解.以深圳清湖冷链配送为例,从配送距离和成本等角度,分别与传统配送模式、抢单配送模型和派单配送模型进行比较,实验充分证明了众包配送模型的有效性;同时,将蚁群-量子粒子群混合算法与蚁群、粒子群等算法优化结果进行比较,证明了蚁群-量子粒子群混合算法的有效性. 展开更多
关键词 众包车辆调度优化 抢单模式 派单模式 蚁群算法 量子粒子群算法
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基于多目标优化PID的纸浆浓度控制系统 被引量：9
4
作者 李禄源 毛伟伟 《包装工程》 CAS 北大核心 2021年第21期247-253,共7页
目的针对纸浆浓度PID控制系统在时滞性、稳定性、耦合性方面的不足,提出一种基于多目标优化的纸浆浓度PID控制方法。方法对纸浆生产工艺进行分析,结合纸浆浓度PID控制系统,设定多属性的决策变量,建立对应的目标函数和约束条件;从质量、... 目的针对纸浆浓度PID控制系统在时滞性、稳定性、耦合性方面的不足,提出一种基于多目标优化的纸浆浓度PID控制方法。方法对纸浆生产工艺进行分析,结合纸浆浓度PID控制系统,设定多属性的决策变量,建立对应的目标函数和约束条件;从质量、产量、成本、环境等4个方面对纸浆浓度PID控制过程进行多目标优化,构建基于多目标优化的纸浆浓度PID控制模型;采用改进量子粒子群算法对多目标优化模型进行求解,获得Pareto最优纸浆浓度控制方案;将建模方法、优化算法、优选方法进行耦合,从而形成“建模-求解-优选”全过程的纸浆浓度控制方法。结果通过对纸浆浓度控制优化前后的决策变量进行比较分析可知,多目标优化PID控制方法在评价指标方面满足了质优、高产、低耗的多目标优化的可控性要求;相较于传统PID控制方法,IPSO-PID控制方法的响应速度更快,具有更好的鲁棒性;在PID参数优化方面,文中的优化模型整定控制参数在0.05 s内达到稳态阶段,稳态误差更低,具有更好的稳定性。结论在保证系统鲁棒性的同时,基于多目标优化算法的纸浆浓度PID控制系统可实现对纸浆浓度的精确性和稳定性控制,更好地满足实际工业生产的要求,确保纸张质量的品质。 展开更多
关键词 纸浆浓度控制 多目标优化 PID 量子粒子群算法
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基于变尺度混沌QPSO-LSSVM的水质溶氧预测建模 被引量：8
5
作者 龚怀瑾 毛力 杨弘 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期315-318,共4页
在水产养殖业中,水质对水中生物体的生长具有重要的影响,影响水质的因素主要包括:养殖水体的温度、pH值、氨氮含量、水中的溶解氧含量等等。根据统计资料显示,直接或者间接的遭受缺氧致死的鱼类,大约占到养殖鱼类死亡总数的60%,因此对... 在水产养殖业中,水质对水中生物体的生长具有重要的影响,影响水质的因素主要包括:养殖水体的温度、pH值、氨氮含量、水中的溶解氧含量等等。根据统计资料显示,直接或者间接的遭受缺氧致死的鱼类,大约占到养殖鱼类死亡总数的60%,因此对水质溶氧含量进行预测对水产养殖业具有很大的意义。在预测方面,传统神经网络容易陷入局部最优,模型的推广能力不够强,支持向量机模型能够克服神经网络的这个缺点,具有很好的推广能力。本文运用变尺度混沌量子粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机,选取国家罗非鱼产业技术研发中心无锡养殖基地的实际测量数据作为训练和测试样本数据,对水质溶氧情况进行预测。针对粒子群优化算法和量子粒子群优化算法容易陷入早熟的缺点,提出变尺度混沌量子粒子群优化算法来对最小二乘支持向量机进行参数寻优,并将这种建模方法运用于水质溶氧预测中。将传统神经网络模型以及基于量子粒子群优化算法优化的最小二乘支持向量机模型的预测结果与本文所建立的模型的预测结果相比较,证明了本文算法具有优越性,同时该模型较好的预测了水质溶氧趋势,为渔业的养殖提供了良好的参考价值。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 量子粒子群算法 混沌 水质预测
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基于GA-QPSO算法的含分布式电源配电网优化重构设计 被引量：7
6
作者 陈奎 潘磊 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2022年第2期111-115,120,共6页
为了适应当前配电网结构日趋复杂且分布式电源大量接入的情况,提出一种改进的量子粒子群优化算法并成功应用于含分布式电源的配电网优化重构中。该算法通过在标准量子粒子群算法中引入遗传算法的“遗传”和“变异”操作,对粒子各等位基... 为了适应当前配电网结构日趋复杂且分布式电源大量接入的情况,提出一种改进的量子粒子群优化算法并成功应用于含分布式电源的配电网优化重构中。该算法通过在标准量子粒子群算法中引入遗传算法的“遗传”和“变异”操作,对粒子各等位基因实行概率进化,以提高种群基因的多样性,克服原算法前期易陷入局部收敛的缺陷。改进算法后通过设置变异因子,并以轮盘赌的方式对各粒子实行自我交叉操作,既保留了进化过程中的优秀基因,同时也兼顾了全局性和收敛性。对多种算例进行仿真分析结果表明,该算法可以快速搜寻到较优的电网结构,有效降低有功网损,提高各节点电压水平,为含分布式电源的配电网重构研究提供了思路和参考。 展开更多
关键词 配电网重构 分布式电源 量子粒子群算法 遗传算法 有功网损
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基于QPSO-SVR的售后配件库存需求预测 被引量：7
7
作者 杨静雅 孙林夫 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第9期2539-2543,2571,共6页
为实现对售后配件库存需求量的准确预测,优化配件库存,提出支持向量回归(SVR)的预测方法;采用量子粒子群算法(QPSO)对SVR参数进行优化选择,设计基于QPSO-SVR的售后配件库存需求预测流程。以汽车产业链协同平台的售后配件库存历史需求量... 为实现对售后配件库存需求量的准确预测,优化配件库存,提出支持向量回归(SVR)的预测方法;采用量子粒子群算法(QPSO)对SVR参数进行优化选择,设计基于QPSO-SVR的售后配件库存需求预测流程。以汽车产业链协同平台的售后配件库存历史需求量为样本数据进行实例仿真,将QPSO-SVR预测模型与反向传播神经网络(BPNN)和PSOSVR模型做比较,实验和比较结果表明,QPSO-SVR预测方法有效可行,其预测精度和泛化能力均优于其它两种方法。 展开更多
关键词 配件库存 需求预测 支持向量回归 量子粒子群算法 参数优化
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采用量子粒子群算法耦合差分进化算法优化BP神经网络的铣床热误差预测研究 被引量：6
8
作者 吴金文 王玉鹏 周海波 《制造技术与机床》 北大核心 2018年第6期105-109,共5页
针对铣床主轴运行产生的热误差问题,采用改进BP神经网络预测模型,并对预测结果进行验证。融合量子粒子群算法和差分进化算法的各自优点,给出混合算法寻优操作流程。分析BP神经网络结构,给出改进BP神经网络优化流程图,构造铣床热误差适... 针对铣床主轴运行产生的热误差问题,采用改进BP神经网络预测模型,并对预测结果进行验证。融合量子粒子群算法和差分进化算法的各自优点,给出混合算法寻优操作流程。分析BP神经网络结构,给出改进BP神经网络优化流程图,构造铣床热误差适应度函数,采用混合算法优化BP神经网络预测模型。通过具体实例对铣床热误差进行实验验证,预测结果显示:BP神经网络预测偏差值较大,在Y轴、Z轴方向预测产生的偏差最大值分别为7.3μm和7.5μm,改进BP神经网络预测偏差值较小,在Y轴、Z轴方向预测产生的偏差最大值分别为2.8μm和2.9μm。同时,改进BP神经网络预测铣床热误差与实际偏差值波动较小。采用改进BP神经网络预测铣床热误差精度较高,可以提高主轴加工工件的精度。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 差分进化算法 BP神经网络 铣床 热误差
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基于改进粒子群算法的无刷电机模糊控制研究 被引量：6
9
作者 王国宇 黄植功 戴明 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第2期21-27,共7页
为了解决在无刷直流电机控制系统中,PID调节器出现系统超调和稳定性差等问题,本文采用一种基于改进粒子群算法优化模糊控制器的速度控制算法,该算法融合粒子群算法和量子算法的优点。实验仿真结果表明:优化后的模糊控制器动态性能和静... 为了解决在无刷直流电机控制系统中,PID调节器出现系统超调和稳定性差等问题,本文采用一种基于改进粒子群算法优化模糊控制器的速度控制算法,该算法融合粒子群算法和量子算法的优点。实验仿真结果表明:优化后的模糊控制器动态性能和静态性能都优于传统PID控制,具有很好的鲁棒性和控制精度。 展开更多
关键词 无刷直流电机 模糊控制器 粒子群 量子算法 改进粒子群
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基于模糊聚类-量子粒子群算法的用电特性识别 被引量：6
10
作者 郭昆亚 熊雄 +2 位作者 金鹏 孙芊 井天军 《电力建设》 北大核心 2015年第8期84-88,共5页
为解决应用传统模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法进行电力负荷模式提取时存在的对初始聚类中心敏感、聚类数目不易确定等问题,构建表征聚类效果的目标函数,并针对传统智能寻优算法易收敛、陷入局部最优等缺陷,采用一种量子编码的粒子... 为解决应用传统模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法进行电力负荷模式提取时存在的对初始聚类中心敏感、聚类数目不易确定等问题,构建表征聚类效果的目标函数,并针对传统智能寻优算法易收敛、陷入局部最优等缺陷,采用一种量子编码的粒子群算法进行全局寻优以确定最佳聚类中心及分类数目,在确定最佳聚类中心及聚类数目基础上,构建能够全面反映各类型负荷的特征向量,最后通过与传统FCM算法下的计算结果进行对比,验证了该方法在用电识别方面的有效性及正确性。 展开更多
关键词 智慧城市 负荷特性 分类与综合 量子粒子群算法 模糊聚类
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考虑滑流影响的分布式螺旋桨布局优化设计 被引量：6
11
作者 杨伟 范召林 +1 位作者 吴文华 余雷 《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期71-79,I0002,共10页
相对于传统螺旋桨飞机,前缘分布式螺旋桨飞机的滑流对整个机翼周围的流场特性影响更大。在分布式螺旋桨飞机动力布局设计过程中,应当考虑螺旋桨布局对滑流和机翼绕流的影响,使得机翼在滑流作用下表现出更好的气动特性。首先,基于雷诺平... 相对于传统螺旋桨飞机,前缘分布式螺旋桨飞机的滑流对整个机翼周围的流场特性影响更大。在分布式螺旋桨飞机动力布局设计过程中,应当考虑螺旋桨布局对滑流和机翼绕流的影响,使得机翼在滑流作用下表现出更好的气动特性。首先,基于雷诺平均Navier-Stokes方程,用等效盘代替真实螺旋桨,并采用重叠网格方法进行网格布局,优化过程中快速自动生成流场计算网格,获得机翼在滑流影响下的气动数据。然后,基于量子粒子群寻优算法建立分布式螺旋桨布局优化设计系统,使用该系统对采用NACA4412翼型的平直机翼和5个前缘分布式螺旋桨组成的构型进行了分布式螺旋桨布局优化设计。结果表明:等效盘模型能够对分布式螺旋桨滑流进行高效的数值模拟;优化后的分布式螺旋桨动力布局能使构型在起飞状态下升力系数提高5.6%,同时阻力系数减小13.9%。因此,建立的考虑滑流影响下机翼气动特性的分布式螺旋桨动力布局优化设计方法是可行且有工程应用价值的。 展开更多
关键词 分布式螺旋桨 动力布局 滑流影响 等效盘 量子粒子群算法
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P2P网络节点信息信任度计算模型仿真研究 被引量：5
12
作者 蒋越 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2014年第1期298-301,共4页
P2P网络系统中竹点持有信息的信任度评估是节点安全性能评估的重要指标,P2P网络中由于对中心节点较为依赖和节点频繁退出及加入,会造成的节点能量波动,造成传统的网络节点信任度计算出现偏差,提出了改进量子遗传算法的P2P网络节点信息... P2P网络系统中竹点持有信息的信任度评估是节点安全性能评估的重要指标,P2P网络中由于对中心节点较为依赖和节点频繁退出及加入,会造成的节点能量波动,造成传统的网络节点信任度计算出现偏差,提出了改进量子遗传算法的P2P网络节点信息信任模型。将P2P网络系统中节点信任度估计问题转化为从源节点到目的节点的最优信任路径寻优问题;对节点的可能信息传递路径进行染色体映射,计算其适应度值;然后利用改进的粒子群算法对量子旋转角度进行动态调整,依据个体信息熵和自适应变异算子迭代的进行最优个体和适应度值的搜索,输出节点信任关系解空间中的最优解。实验证明,改进算法具有较好的收敛速度和执行效率,且当节点跳级数较少时,可明显提高信任度计算的准确性。 展开更多
关键词 量子遗传算法 信任度 粒子群算法 推荐信任
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基于混合算法的配电网无功补偿协调控制方法研究 被引量：3
13
作者 李丹 《自动化技术与应用》 2023年第1期10-13,共4页
为了保证配电网的稳定运行,提出基于混合算法的配电网无功补偿协调控制方法。通过分析萤火虫算法与量子粒子群算法特点与实现关键,按照串联形式融合两种算法,架构出分为两个阶段的混合智能算法,并用群体替换算子做进一步优化,设定电容... 为了保证配电网的稳定运行,提出基于混合算法的配电网无功补偿协调控制方法。通过分析萤火虫算法与量子粒子群算法特点与实现关键,按照串联形式融合两种算法,架构出分为两个阶段的混合智能算法,并用群体替换算子做进一步优化,设定电容器购置费用、负载率以及总有功网损为目标函数,基于负荷率与目标函数间的层次关系,架构双层配电网无功补偿协调控制数学模型,将模型与混合算法结合,获取寻优结果,实现无功补偿协调控制。仿真实验表明,所提方法的收敛速度、降损效果以及节点电压质量均具有显著优越性。 展开更多
关键词 混合算法 配电网 无功补偿 协调控制 萤火虫算法 量子粒子群算法
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基于量子粒子群算法的计算机通信网络路由选择优化方法
14
作者 赵振宇 郭珍珍 《长江信息通信》 2024年第10期188-189,233,共3页
针对当前计算机通信网络路由选择不合理,造成网络中最大链路利用率和平均链路利用率无法控制在规定要求的理想范围内的问题,引入量子粒子群算法,开展计算机通信网络路由选择优化方法设计研究。明确路由选择目标,建立计算机通信网络路由... 针对当前计算机通信网络路由选择不合理,造成网络中最大链路利用率和平均链路利用率无法控制在规定要求的理想范围内的问题,引入量子粒子群算法,开展计算机通信网络路由选择优化方法设计研究。明确路由选择目标,建立计算机通信网络路由选择函数。利用量子粒子群算法,实现对路由的优化选择。通过对优化前后对比得出,优化方法的应用可以使计算机通信网络最大链路利用率和平均链路利用率控制在理想范围内,提高计算机通信网络通信质量。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 通信 路由 网络 计算机
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突发传染性疫情条件下高速列车运行调整研究 被引量：3
15
作者 孟学雷 程晓卿 +2 位作者 高如虎 钱名军 贾利民 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1211-1222,共12页
为了应对突发传染性疫情对高速列车运输工作的影响,降低疫情在高速铁路旅客运输过程中扩散的风险,安全、高效地完成突发疫情条件下高速铁路旅客运输任务,对突发疫情条件下高速列车运行调整问题展开研究。在分析传染性疫情对高速列车运... 为了应对突发传染性疫情对高速列车运输工作的影响,降低疫情在高速铁路旅客运输过程中扩散的风险,安全、高效地完成突发疫情条件下高速铁路旅客运输任务,对突发疫情条件下高速列车运行调整问题展开研究。在分析传染性疫情对高速列车运行影响的基础上,根据其严重程度,将车站所在地划分为“疫情爆发地”和“疫情发生地”。为压缩旅客在站内乘降时的接触时间,降低疫情传播可能性,针对车站所在地疫情的具体情况,分别采取增加列车追踪间隔、车站发到时间间隔及禁停等措施,设计疫情影响条件下列车到站追踪间隔和车站发到时间计算方法。以列车总晚点时间为目标,以列车在“疫情爆发地”车站禁停规则、在“疫情发生地”车站到达间隔、列车在区间最少运行时分、在站最少停站时分为约束,建立考虑旅客接触时间的高速列车运行调整模型。针对该模型,运用量子粒子群算法进行求解,得到了突发传染疫情条件下的列车运行调整计划,该计划准确响应了突发疫情条件下减少旅客接触的要求,并很好地控制了高速列车的总晚点时间。将计算结果与经典粒子群算法计算所得结果进行对比,发现计算效率提高12.54%。给出的算例计算结果证明了所建立模型的有效性和算法的高效性,所提出的方法可为突发疫情条件下的列车运行调度工作提供决策支持。 展开更多
关键词 突发传染性疫情 高速铁路 列车运行调整 旅客接触时间 量子粒子群算法
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适用于分布式馈线终端的量子技术应用及实现
16
作者 刘方洲 王骏永 +3 位作者 赵阳 刘斌 罗旻 裘皓宇 《电气自动化》 2024年第4期111-113,共3页
针对配电网分布式馈线传输工作负荷较大,导致整个配电网的稳定与安全的不确定度增多的问题,设计一种适用于分布式馈线终端的量子技术应用系统,实现对配电网分布式馈线终端的故障定位。利用基于量子技术的粒子群算法技术,引入自然选择的... 针对配电网分布式馈线传输工作负荷较大,导致整个配电网的稳定与安全的不确定度增多的问题,设计一种适用于分布式馈线终端的量子技术应用系统,实现对配电网分布式馈线终端的故障定位。利用基于量子技术的粒子群算法技术,引入自然选择的淘汰机理,进一步提高算法的收敛速度与定位的准确性;引入采集平稳度和预测误差率对系统进行评价。试验结果表明,系统二次防误的精准度高达九成以上,为下一步研究奠定基础。 展开更多
关键词 分布式馈线 量子技术 粒子群算法 故障定位
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基于进化计算的二元序列优化算法研究 被引量：1
17
作者 李鹤 李琦 +1 位作者 高军萍 雷明然 《电子设计工程》 2014年第14期159-161,共3页
具有良好非周期自相关特性二元序列在通信同步、雷达等领域具有广泛的应用。通过对遗传算法、粒子群算法与量子粒子群算法三种进化算法进行对比分析,设计了具有良好非周期自相关特性的二元序列的搜索算法。研究结果表明,粒子群算法的搜... 具有良好非周期自相关特性二元序列在通信同步、雷达等领域具有广泛的应用。通过对遗传算法、粒子群算法与量子粒子群算法三种进化算法进行对比分析,设计了具有良好非周期自相关特性的二元序列的搜索算法。研究结果表明,粒子群算法的搜索能力优于遗传算法,而量子粒子群算法具有参数少,易于控制的优点,取得了较好的优化结果。 展开更多
关键词 二元序列 非周期自相关 遗传算法 粒子群算法 量子粒子群算法
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基于量子粒子群和蚁群算法的物流配送路径优化 被引量：2
18
作者 吴婷 余胜威 《物流技术》 2015年第16期131-135,共5页
针对给定的设施点和客户点信息,建立了完整的LAP-VRP数学模型,LAP用于选址模型研究,VRP用于车辆路径优化分析。采用量子粒子群算法对LAP进行求解,将选址结果应用到VRP模型中,并通过蚁群算法对带时间窗和不带时间窗的VRP问题进行了求解... 针对给定的设施点和客户点信息,建立了完整的LAP-VRP数学模型,LAP用于选址模型研究,VRP用于车辆路径优化分析。采用量子粒子群算法对LAP进行求解,将选址结果应用到VRP模型中,并通过蚁群算法对带时间窗和不带时间窗的VRP问题进行了求解。仿真结果表明,基于量子粒子群算法和蚁群算法的LAP-VRP模型求解具有较强的全局寻优能力,能够在较短时间内找到最优解,是解决物流配送路径优化的有效算法。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 蚁群算法 物流配送 路径优化
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基于量子粒子群的软件模糊可靠性分配模型 被引量：2
19
作者 侯雪梅 高飞 +2 位作者 宋瑞丽 韩鹿 高明霞 《信息工程大学学报》 2013年第1期124-128,共5页
针对软件可靠性分配中存在多个优化目标的问题,提出了一种新的模糊多目标分配模型,并采用量子粒子群优化算法求解该模型。将软件可靠性和成本作为模糊目标函数,通过三角形隶属函数对模糊目标进行处理,将优化后的量子粒子群算法用来求解... 针对软件可靠性分配中存在多个优化目标的问题,提出了一种新的模糊多目标分配模型,并采用量子粒子群优化算法求解该模型。将软件可靠性和成本作为模糊目标函数,通过三角形隶属函数对模糊目标进行处理,将优化后的量子粒子群算法用来求解软件模糊可靠性分配模型。实验结果验证了文章提出的软件模糊可靠性分配模型是有效的,多目标的Pareto最优解为可靠性和成本之间的决策提供了依据。 展开更多
关键词 可靠性分配 量子粒子群算法 PARETO最优解 模糊可靠性 多目标优化
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基于深度学习的数据库重复记录检测算法 被引量：2
20
作者 陶姿邑 《微型电脑应用》 2020年第12期174-176,共3页
为了提高数据库重复记录检测效果,提出了基于深度学习的数据库重复记录检测算法。首先分析当前数据库重复记录检测的进展,找到引起数据库重复记录检测效果差的原因,然后利用深度学习算法中的支持向量机对数据库重复记录检测进行建模,并... 为了提高数据库重复记录检测效果,提出了基于深度学习的数据库重复记录检测算法。首先分析当前数据库重复记录检测的进展,找到引起数据库重复记录检测效果差的原因,然后利用深度学习算法中的支持向量机对数据库重复记录检测进行建模,并引入量子粒子群算法优化支持向量机参数,最后进行了数据库重复记录检测仿真实验,结果表明,文中算法的数据库重复记录检测正确率和效率均很高,数据库重复记录检测结果明显优于当前其它算法。 展开更多
关键词 数据库 重复记录检测 深度学习 量子粒子群算法
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