国家教育部博士点基金(BJ206006)
- 作品数：5 被引量：16H指数：3
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- 一种改进的量子Grover算法被引量：2
- 2011年
- Grover提出的量子算法,在2n个元素的无序数据库中搜索到m个目标解,其搜索时间复杂度为O(2～(1/2)n/m)。但是当目标解m>N/4时,搜索的成功概率迅速下降,且当m=N/2时,算法失效。提出了一种改进算法,当m>N/4时,仅用一次搜索就能以不低于98.01%的成功概率搜索到目标解。
- 周立志李飞郑宝玉
- 关键词：相位旋转量子并行计算
- 基于量子遗传算法的多约束QoS路由算法被引量：5
- 2011年
- 论述了用量子遗传算法解决计算机路由选择中的选播QoS路由问题。在考虑网络带宽、时延的基础上,将资源消耗函数和网络负载分布作为目标函数,采用量子比特编码,利用量子旋转门操作实现量子染色体的更新操作来求最优解,希望所选路径消耗较少的网络资源,并使负载尽量均衡分布,达到合理利用网络资源,降低网络拥塞的目的。
- 刘欣李飞郑宝玉
- 关键词：遗传算法量子遗传算法QOS路由负载均衡
- 量子免疫算法及在0-1背包问题中的应用被引量：4
- 2011年
- 将免疫算法的免疫算子思想引入到量子遗传算法中,提出了改进的算法:量子免疫算法。算法在保持量子遗传算法优点的同时,提高了算法的全局收敛性。并将此算法应用在0-1背包问题中,仿真结果表明,此改进算法具有良好的性能。
- 李兆华李飞郑宝玉
- 关键词：量子遗传算法贪婪算法
- 基于量子算法的MIMO-OFDM信号检测研究被引量：3
- 2011年
- 信号的最优检测在常规条件下是一NP难解问题,针对RBF(径向基函数)神经网络算法易陷入局部极值和简单遗传算法收敛速度慢的问题,文中提出了新型的量子智能算法,并应用于MIMO-OFDM系统信号检测中:算法将遗传算法与神经网络相结合,用遗传算法优化神经网络初始值,在遗传算法优化神经网络时采用量子计算操作。由于QGA(量子遗传算法)给RBF网络提供了较好的初始值,故能够使RBF网络快速收敛到最优解,避免了由初始值的随机选取而带来的检测误码。实验结果表明该方法能够有效地提高系统的信号检测性能,降低误码率。
- 周敏李飞郑宝玉
- 关键词：量子算法量子遗传算法RBF神经网络多输入多输出正交频分复用
- 量子遗传算法优化神经网络的MIMO-OFDM检测研究被引量：3
- 2011年
- 信号的最优检测在常规条件下是一NP难解问题,针对RBF(径向基函数)神经网络算法易陷入局部极值和简单遗传算法收敛速度慢的问题,提出一种新型智能算法并将其用于MIMO-OFDM系统信号检测中:该算法将量子计算、遗传算法与神经网络相结合,用量子遗传算法(QGA)优化神经网络初始值。由于QGA给RBF网络提供了较好的初始值,故能够使RBF网络快速收敛到最优解,避免了由初始值的随机选取而带来的检测误码。实验结果表明,该算法能够有效地提高系统的信号检测性能,降低误码率。
- 周敏
- 关键词：量子算法量子遗传算法神经网络多输入多输出正交频分复用
- 基于量子遗传神经网络的MIMO信号检测技术
- MIMO信号的最优检测在常规条件下是-NP难解问题,利用OGA（量子遗传算法）和RBF（径向基函数）神经网络相结合,提出了一种融合两种算法优点的OGNN（量子遗传神经网络算法）,并将其应用于MIMO信号检测中。所提算法是...
- 周敏李飞
- 关键词：MIMO检测量子遗传算法RBF神经网络
- 文献传递
