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Quantum-Inspired Particle Swarm Optimization Algorithm Encoded by Probability Amplitudes of Multi-Qubits
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作者 Xin Li Huangfu Xu Xuezhong Guan 《Open Journal of Optimization》 2015年第2期21-30,共10页
To enhance the optimization ability of particle swarm algorithm, a novel quantum-inspired particle swarm optimization algorithm is proposed. In this method, the particles are encoded by the probability amplitudes of t... To enhance the optimization ability of particle swarm algorithm, a novel quantum-inspired particle swarm optimization algorithm is proposed. In this method, the particles are encoded by the probability amplitudes of the basic states of the multi-qubits system. The rotation angles of multi-qubits are determined based on the local optimum particle and the global optimal particle, and the multi-qubits rotation gates are employed to update the particles. At each of iteration, updating any qubit can lead to updating all probability amplitudes of the corresponding particle. The experimental results of some benchmark functions optimization show that, although its single step iteration consumes long time, the optimization ability of the proposed method is significantly higher than other similar algorithms. 展开更多
关键词 quantum Computing particle swarm Optimization Multi-Qubits PROBABILITY AMPLITUDES Encoding algorithm Design
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Quantum-inspired swarm evolution algorithm
2
作者 HUANG You-rui TANG Chao-li WANG Shuang 《通讯和计算机(中英文版)》 2008年第5期36-39,共4页
关键词 量子计算 颗粒集群优化 进化算法 计算机技术
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Optimal Planning of Charging Station for Electric Vehicle Based on Quantum PSO Algorithm 被引量:9
3
作者 LIU Zifa ZHANG Wei WANG Zeli 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第22期I0006-I0006,共1页
关键词 电动汽车 粒子群算法 充电站 规划 优化 量子 能源 EV
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A novel mapping algorithm for three-dimensional network on chip based on quantum-behaved particle swarm optimization 被引量:2
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作者 Cui HUANG Dakun ZHANG Guozhi SONG 《Frontiers of Computer Science》 SCIE EI CSCD 2017年第4期622-631,共10页
Mapping of three-dimensional network on chip is a key problem in the research of three-dimensional network on chip. The quality of the mapping algorithm used di- rectly affects the communication efficiency between IP ... Mapping of three-dimensional network on chip is a key problem in the research of three-dimensional network on chip. The quality of the mapping algorithm used di- rectly affects the communication efficiency between IP cores and plays an important role in the optimization of power consumption and throughput of the whole chip. In this paper, ba- sic concepts and related work of three-dimensional network on chip are introduced. Quantum-behaved particle swarm op- timization algorithm is applied to the mapping problem of three-dimensional network on chip for the first time. Sim- ulation results show that the mapping algorithm based on quantum-behaved particle swarm algorithm has faster con- vergence speed with much better optimization performance compared with the mapping algorithm based on particle swarm algorithm. It also can effectively reduce the power consumption of mapping of three-dimensional network on chip. 展开更多
关键词 three-dimensional network on chip mapping al-gorithm quantum-behaved particle swarm optimization al-gorithm particle swarm optimization algorithm low powerconsumption
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An Effective Non-Commutative Encryption Approach with Optimized Genetic Algorithm for Ensuring Data Protection in Cloud Computing 被引量:2
5
作者 S.Jerald Nirmal Kumar S.Ravimaran M.M.Gowthul Alam 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2020年第11期671-697,共27页
Nowadays,succeeding safe communication and protection-sensitive data from unauthorized access above public networks are the main worries in cloud servers.Hence,to secure both data and keys ensuring secured data storag... Nowadays,succeeding safe communication and protection-sensitive data from unauthorized access above public networks are the main worries in cloud servers.Hence,to secure both data and keys ensuring secured data storage and access,our proposed work designs a Novel Quantum Key Distribution(QKD)relying upon a non-commutative encryption framework.It makes use of a Novel Quantum Key Distribution approach,which guarantees high level secured data transmission.Along with this,a shared secret is generated using Diffie Hellman(DH)to certify secured key generation at reduced time complexity.Moreover,a non-commutative approach is used,which effectively allows the users to store and access the encrypted data into the cloud server.Also,to prevent data loss or corruption caused by the insiders in the cloud,Optimized Genetic Algorithm(OGA)is utilized,which effectively recovers the data and retrieve it if the missed data without loss.It is then followed with the decryption process as if requested by the user.Thus our proposed framework ensures authentication and paves way for secure data access,with enhanced performance and reduced complexities experienced with the prior works. 展开更多
关键词 Cloud computing quantum key distribution Diffie Hellman non-commutative approach genetic algorithm particle swarm optimization
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Quantum control based on three forms of Lyapunov functions
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作者 俞国慧 杨洪礼 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第4期216-222,共7页
This paper introduces the quantum control of Lyapunov functions based on the state distance, the mean of imaginary quantities and state errors.In this paper, the specific control laws under the three forms are given.S... This paper introduces the quantum control of Lyapunov functions based on the state distance, the mean of imaginary quantities and state errors.In this paper, the specific control laws under the three forms are given.Stability is analyzed by the La Salle invariance principle and the numerical simulation is carried out in a 2D test system.The calculation process for the Lyapunov function is based on a combination of the average of virtual mechanical quantities, the particle swarm algorithm and a simulated annealing algorithm.Finally, a unified form of the control laws under the three forms is given. 展开更多
关键词 quantum system Lyapunov function particle swarm optimization simulated annealing algorithms quantum control
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六自由度工业机器人运动学参数辨识 被引量:1
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作者 胡明 郭玉奉 +1 位作者 杨景 杨帆 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期314-319,共6页
作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分... 作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分别进行辨识仿真,仿真结果表明,误差模型5拥有较高的辨识精度和辨识稳定性,适合用于实际辨识实验。利用高精度相机测量机器人末端位姿,通过粒子群寻优算法求取机器人基坐标系与相机坐标系之间转换矩阵。基于视觉测量数据、量子遗传算法和粒子群算法,以误差模型5作为实际辨识模型分别进行辨识实验。结果表明,基于误差模型5的量子遗传算法辨识后的机器人末端综合位置误差的方差小,其值为0.1159mm2,曲线波动幅度小,且平均误差下降82.96%,有较高的辨识精度和辨识稳定性,可有效提升机器人末端的定位精度,为基于视觉的动态目标捕捉提供条件。 展开更多
关键词 机器人运动学 参数辨识 误差模型 量子遗传算法 粒子群算法 手眼标定
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考虑碳排放的铁路路基施工机群配置优化 被引量:2
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作者 鲍学英 申中帅 +1 位作者 李子龙 吕向茹 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期364-373,共10页
铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优... 铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优化模型中各优化目标作为一级指标建立机群配置多目标决策偏好评价指标体系,并将组合数有序加权算子(Combination Ordered Weighted Averaging,C-OWA)法与基于指标间相关性分析的权重确定(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation,CRITIC)法结合对指标进行组合赋权。其次,采用基于莱维飞行机制的量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法求解该施工机群配置优化模型。最后,以某铁路路基工程某标段为例进行实证分析。结果显示,多目标优化方案较原方案工期提前75 d,成本降低203.257万元,绿色指数提升5.250%,碳排放量降低1.305 t。研究结果可为铁路路基施工机群配置优化提供新思路。 展开更多
关键词 环境工程学 铁路路基机群配置 碳排放 组合数有序加权算子法 基于指标间相关性分析的权重确定法 基于莱维飞行的量子粒子群优化算法
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基于多目标优化的装配式施工机械设备优化配置方法 被引量:1
9
作者 王宁 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第2期142-145,共4页
提出了一种针对装配式建筑施工中机械设备配置问题的多目标优化方法,该方法通过建立一个整合了工期、成本和碳排放三个关键要素的综合优化模型,并运用无量纲化处理来协调这些目标之间的关系。这种方法基于一种改进的量子粒子群优化算法(... 提出了一种针对装配式建筑施工中机械设备配置问题的多目标优化方法,该方法通过建立一个整合了工期、成本和碳排放三个关键要素的综合优化模型,并运用无量纲化处理来协调这些目标之间的关系。这种方法基于一种改进的量子粒子群优化算法(Levy-QPSO),通过整合莱维飞行机制来提高搜索能力和防止陷入局部最优解。五个标准测试函数的实验结果证实了改进算法的有效性和优越性。本研究所提出的方法为装配式建筑施工机械设备的优化配置提供了一种实用工具,有助于实现低碳、高效及经济的施工机械设备管理。 展开更多
关键词 施工机械 装配式 多目标优化 量子粒群算法
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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络 被引量:1
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作者 张嘉雯 蔡彬彬 林崧 《量子电子学报》 北大核心 2025年第1期123-135,共13页
针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在... 针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在图像分类任务上表现优异的电路结构。基于Fashion MNIST和MNIST标准数据集的仿真实验表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能,准确率分别可达94.7%和99.05%。相较于现有量子卷积神经网络模型,平均分类精度最高分别提升了4.14%和1.43%。 展开更多
关键词 量子光学 量子卷积神经网络 粒子群优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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基于任务可靠性的无人集群作战试验方案设计 被引量:1
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作者 王靖宇 蒋平 +1 位作者 谢丁星 齐建军 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第2期368-380,共13页
无人机集群是具有前景的新质武器,开展无人机集群作战试验是检验其作战效能的重要手段。由于成本高昂、耗时较长,需要对作战试验提前规划,制定高效的试验方案。为探讨无人机集群作战试验方案设计、保障试验的成功,提出了基于作战试验任... 无人机集群是具有前景的新质武器,开展无人机集群作战试验是检验其作战效能的重要手段。由于成本高昂、耗时较长,需要对作战试验提前规划,制定高效的试验方案。为探讨无人机集群作战试验方案设计、保障试验的成功,提出了基于作战试验任务可靠性的试验方案设计方法。该方法构建了无人机集群侦察任务、打击任务和侦察打击任务的作战区域任务可靠性模型,使用多目标量子粒子群(multi-objective quantum particle swarm optimization algorithm,MOQPSO)方法求解出帕累托(Pareto)边界,确定综合考虑可靠性和成本2个目标后的最优方案,并通过仿真案例验证了所提方法的正确性。所提方法是解决无人机集群试验方案设计问题的有益探索。 展开更多
关键词 无人机集群 任务可靠性 方案设计 多目标量子粒子群算法
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面向时敏目标打击的C2组织资源动态调度方法
12
作者 黄美根 南明宇 +3 位作者 段婷 王涛 王维平 朱一凡 《指挥与控制学报》 北大核心 2025年第1期112-116,共5页
针对打击时敏目标的指挥控制组织资源动态调度问题,从“任务-能力-资源”三级最优适配角度进行建模,以任务完成质量和任务完成时间为资源调度测度,构建多目标C2组织资源动态调度模型,并采用改进量子粒子群算法进行模型求解。仿真结果表... 针对打击时敏目标的指挥控制组织资源动态调度问题,从“任务-能力-资源”三级最优适配角度进行建模,以任务完成质量和任务完成时间为资源调度测度,构建多目标C2组织资源动态调度模型,并采用改进量子粒子群算法进行模型求解。仿真结果表明,考虑任务完成时间测度可以降低时敏目标打击窗口达28.46%,有效提升了马赛克战背景下的时敏目标打击能力。 展开更多
关键词 马赛克战 资源调度 C2组织 时敏目标 量子粒子群算法
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面向自动语音识别系统的对抗样本生成方法 被引量:2
13
作者 于振华 苏玉璠 +1 位作者 叶鸥 丛旭亚 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期253-263,共11页
通过对系统进行对抗攻击可以检测系统漏洞,进而提高系统鲁棒性。然而,对抗攻击前往往需要系统的参数信息,这使得攻击条件受限。为此,结合一种新的量子粒子群优化算法,提出一种黑盒有目标对抗攻击方法。该方法通过在原始样本中添加微小噪... 通过对系统进行对抗攻击可以检测系统漏洞,进而提高系统鲁棒性。然而,对抗攻击前往往需要系统的参数信息,这使得攻击条件受限。为此,结合一种新的量子粒子群优化算法,提出一种黑盒有目标对抗攻击方法。该方法通过在原始样本中添加微小噪声,构造差异化粒子群,作为初始对抗样本种群;基于记忆搜索的领域重分布策略得到当前种群的全局最优粒子,从而生成初始对抗样本;融入扩维和自适应权重位置更新,使得种群更接近目标;根据对抗样本与目标语句的编辑距离,继续优化初始对抗样本,生成最终对抗样本。为了验证方法的攻击效果,在GoogleSpeech、LibriSpeech以及CommonVoice数据集上,对语音识别模型DeepSpeech进行实验,将目标语句设置为不同场景中的常见语音指令。实验结果表明,提出的方法在三个数据集上成功率都优于对比方法,其中在Common Voice数据集上的成功率比对比方法提升了10个百分点。同时,召集志愿者对生成的对抗样本噪声强度进行主观评估,其中82.4%的对抗样本被志愿者判断为没有噪声或噪声很小。 展开更多
关键词 对抗攻击 语音识别 黑盒攻击 样本生成 量子粒子群算法 梯度评估方法
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互反判断矩阵一致性修正的智能优化模型
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作者 张家伟 刘芳 刘祖林 《运筹与管理》 北大核心 2025年第3期51-56,I0033,共6页
互反判断矩阵是层次分析法的基本数学工具,其一致性定义及修正方法研究为导出可靠权重提供理论依据。本文提出互反判断矩阵的次序一致性和满意一致性修正的新方法,首先基于顺序主子式模型识别次序不一致性元素,建立元素调整最少的修正策... 互反判断矩阵是层次分析法的基本数学工具,其一致性定义及修正方法研究为导出可靠权重提供理论依据。本文提出互反判断矩阵的次序一致性和满意一致性修正的新方法,首先基于顺序主子式模型识别次序不一致性元素,建立元素调整最少的修正策略;接着建立次序一致性、满意一致性及次序一致性和满意一致性同时修正的三个优化模型;然后根据高斯量子行为粒子群优化算法实现优化模型求解,通过理论证明和比较分析验证所提模型的可行性和优越性。与已有模型比较表明,本文提出了次序不一致性元素的简便识别方法,解决了同时修正次序一致性和满意一致性的科学问题,实现了优化模型的智能求解和决策信息调整的最少化。 展开更多
关键词 互反判断矩阵 次序一致性 满意一致性 优化模型 高斯量子行为粒子群优化算法
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面向新型电力系统的含风光储配电网多目标调度方法 被引量:6
15
作者 黄定威 王锋 李波 《电测与仪表》 北大核心 2025年第3期38-45,共8页
随着双碳目标和新型电力系统的提出,含分布式电源和储能配电网的调度方法成为研究热点。针对目前含风光储配电网多目标调度方法无法兼顾经济性、稳定性和环保性,文中通过最小化区域内配电网削峰填谷方差、综合经济成本和污染治理成本为... 随着双碳目标和新型电力系统的提出,含分布式电源和储能配电网的调度方法成为研究热点。针对目前含风光储配电网多目标调度方法无法兼顾经济性、稳定性和环保性,文中通过最小化区域内配电网削峰填谷方差、综合经济成本和污染治理成本为优化多目标,建立含风光储的配电网削峰填谷多目标优化调度模型,通过改进多目标量子粒子群优化算法求解模型。通过算例分析验证所提方法的优越性。结果表明,与常规方法相比,所提方法具有较优的负荷削峰填谷方差、综合成本和污染治理成本,运算效率也较高,可为新型电力系统的构建提供一定助力。 展开更多
关键词 双碳目标 新型电力系统 风光储 配电网 削峰填谷 多目标优化调度模型 量子粒子群算法
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一种改进的量子粒子群优化算法
16
作者 李雷雷 李盼池 赵娅 《计算机与数字工程》 2025年第2期303-307,394,共6页
为提高量子粒子群算法的优化能力,提出一种改进的量子粒子群优化算法。该算法采用基于Bloch球面描述的量子比特对粒子编码,采用基于Delta势阱的粒子群算法确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转更新粒子。这种更新方法可以... 为提高量子粒子群算法的优化能力,提出一种改进的量子粒子群优化算法。该算法采用基于Bloch球面描述的量子比特对粒子编码,采用基于Delta势阱的粒子群算法确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转更新粒子。这种更新方法可以同时调整两个量子比特参数,并能自动实现两个调整的最佳匹配。同时,采用Hadamard门执行粒子变异,以增强种群多样,避免早熟收敛。函数极值优化的实验结果表明,与同类算法比较,改进后的算法多数测试函数上均有不同程度的提升。 展开更多
关键词 量子计算 Bloch球面编码 旋转矩阵 粒子群优化 算法设计
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基于区位势能和多源数据的城市客运交通规划算法
17
作者 郭祎 魏书威 姜涛 《吉林大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期1328-1335,共8页
针对部分城市客运交通布局不合理、规模不适当等情况造成的交通拥堵、资源浪费等问题,提出基于区位势能和多源数据的城市客运交通规划算法。首先,在原始数据层次、特征数据层次和交通理论层次融合中选取合适方式融合城市客运交通多源数... 针对部分城市客运交通布局不合理、规模不适当等情况造成的交通拥堵、资源浪费等问题,提出基于区位势能和多源数据的城市客运交通规划算法。首先,在原始数据层次、特征数据层次和交通理论层次融合中选取合适方式融合城市客运交通多源数据。然后,基于交通分布概率模型和Furness模型构建交通分布预测模型,引入区位势能,预测交通分析小区之间的客运交通出行分布量。最后,构建城市客运交通双层规划模型,并采用改进后量子粒子群优化算法对其进行求解,以实现城市客运交通规划。实验结果表明:本文方法在各项评价指标中的得分均高于对比方法,最高分值达到了50.492分。车辆拥挤度最高仅为29%,具有实用性。 展开更多
关键词 交通运输系统工程 区位势能 多源数据融合 城市客运 交通规划 量子粒子群优化算法
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局部阴影遮挡下光伏系统最大功率点跟踪算法 被引量:2
18
作者 程相奥 王霆 +1 位作者 王菁菁 苗驰壮 《科学技术创新》 2025年第6期173-176,共4页
探究了局部阴影遮挡下光伏系统最大功率点跟踪算法,并对比算法的应用效果。传统的扰动观测法、全局扫描法等存在跟踪精度差、仅适用于无遮挡条件等弊端。粒子群算法可以满足局部阴影遮挡下最大功率点跟踪需求,但是无法兼顾寻优速度和寻... 探究了局部阴影遮挡下光伏系统最大功率点跟踪算法,并对比算法的应用效果。传统的扰动观测法、全局扫描法等存在跟踪精度差、仅适用于无遮挡条件等弊端。粒子群算法可以满足局部阴影遮挡下最大功率点跟踪需求,但是无法兼顾寻优速度和寻优精度,尤其是当粒子数量多且集中分布时收敛速度变的非常慢。改进的量子粒子群算法由于粒子初始位置完全随机且均匀分布,实现了全局寻优,保证寻优结果就是光伏系统的最大功率点,具有跟踪精度更高、寻优速度更快的优点。 展开更多
关键词 光伏系统 最大功率点跟踪 粒子群算法 量子粒子群算法
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完整性攻击下电网监控系统的可疑传感器检测
19
作者 姬鹏宇 邹苏郦 +1 位作者 柴森春 夏元清 《电力信息与通信技术》 2025年第5期68-76,共9页
随着通信和传感技术的飞速发展,通过传感器系统实时监控电网的运行状态已成为可能。但同时也带来了新的挑战:敌对实体可能会通过篡改传感器数据实施数据完整性攻击,误导监控系统对电网实际运行状况的判断。为了应对这一挑战,文章提出了... 随着通信和传感技术的飞速发展,通过传感器系统实时监控电网的运行状态已成为可能。但同时也带来了新的挑战:敌对实体可能会通过篡改传感器数据实施数据完整性攻击,误导监控系统对电网实际运行状况的判断。为了应对这一挑战,文章提出了一种创新的攻击检测调度算法——基于历史信息方向性指导的量子粒子群优化算法,旨在解决从众多传感器中识别可疑传感器这一NP难问题。该算法通过其独特的进化机制,有效降低了对传感器选择的计算需求。针对进化算法固有的不确定性,引入历史数据来指导当前可疑传感器的识别过程。仿真实验的结果表明,该算法的平均准确率高达86.69%,相较于其他算法至少提升了5%。这一新算法不仅能有效识别出可疑传感器,还显著提高了攻击检测的效率,为电网监控基础设施的信息融合安全提供了有力保障。 展开更多
关键词 电网监控系统 数据完整性攻击 量子粒子群优化算法 历史数据方向性指导
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中压配电网多目标故障自动识别方法研究 被引量:2
20
作者 陈亮 《信息技术》 2025年第2期92-96,103,共6页
为精准识别和定位配电网故障,提出基于量子行为粒子群算法的中压配电网多目标故障自动识别方法。采用叠加原理分析中压配电网多目标故障行波,确定电压和电流行波的折射和反射系数;将不同的行波系数对应在粒子空间中,以最优解更新函数计... 为精准识别和定位配电网故障,提出基于量子行为粒子群算法的中压配电网多目标故障自动识别方法。采用叠加原理分析中压配电网多目标故障行波,确定电压和电流行波的折射和反射系数;将不同的行波系数对应在粒子空间中,以最优解更新函数计算行波系数极值,并跟踪行波信号确定故障目标;选择量子行为编码理论线性求解粒子群,自动识别多目标故障的具体位置,完成方法设计。实验结果表明:以35kV中压配电网作为测试对象,采用所提方法对故障线路进行目标识别,能够实现快速且准确的故障点目标定位,具有应用价值。 展开更多
关键词 量子行为 中压配电网 粒子群算法 多目标故障 自动识别
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