计算机应用 ›› 2013, Vol. 33 ›› Issue (02): 316-322.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00316

• 先进计算 • 上一篇    下一篇

基于Bloch球面坐标的量子粒子群算法

陈义雄1,2,梁昔明3,黄亚飞2   

  1. 1. 湘潭钢铁集团有限公司 培训中心,湖南 湘潭 411104
    2. 中南大学 信息科学与工程学院,长沙 410083
    3. 北京建筑工程学院 理学院,北京 100044
  • 收稿日期:2012-08-13 修回日期:2012-09-11 出版日期:2013-02-01 发布日期:2013-02-25
  • 通讯作者: 陈义雄
  • 作者简介:陈义雄(1974-), 男,湖南东安人, 工程师, 博士研究生, 主要研究方向: 智能优化算法;
    梁昔明(1967-),男, 湖南汨罗人, 教授, 博士生导师, 主要研究方向: 过程控制及系统优化、最优化方法、进化计算;
    黄亚飞(1975-), 男, 湖南郴州人, 讲师, 博士研究生, 主要研究方向: 最优化方法、进化计算。
  • 基金资助:
    北京市自然科学基金资助项目;湖南省教育厅项目

Quantum particle swarm optimization based on Bloch coordinates of qubits

CHEN Yixiong1,2,LIANG Ximing3,HUANG Ya-fei1   

  1. 1. School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha Hunan 410083, China
    2. Training Center, Xiangtan Iron and Steel Group Company Limited, Xiangtan Hunan 411104, China
    3. School of Science, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing 100044, China
  • Received:2012-08-13 Revised:2012-09-11 Online:2013-02-01 Published:2013-02-25
  • Contact: CHEN Yixiong

摘要: 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。

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

Abstract: To improve the efficiency of Particle Swarm Optimization (PSO), a quantum particle swarm optimization algorithm combined with quantum theory on the basis of Bloch sphere was proposed. In Bloch spherical coordinates, the particle automatically updated rotation angle and particle position, without setting the rotation angle in the form of look-up table (or setting fixed value of the interval), making up for the deficiency of quantum evolutionary algorithm and quantum genetic algorithm on the basis of Bloch sphere, and the algorithm is more generalizable. Using quantum Hadamard gate to realize the variation of particle enhanced the diversity of population, and prompted particle jump out of local extreme value. The simulation results of the typical function optimization problem show that the algorithm is stable with high precision and fast convergence rate, and it is practical.

Key words: Particle Swam Optimization (PSO), Bloch sphere, Quantum Evolutionary Algorithm (QEA), Quantum Genetic Algorithm (QGA), quantum Hadamard gate

中图分类号: