首先分析粮食仓库选址的原则和影响因素等，研究建立了粮库选址模型；进而考虑带障碍约束条件，采用量子粒子群优化的空间聚类分析方法，解决了粮库选址问题；最后，以河南省粮库选址为实例进行了模型验证。实验表明，使用量子粒子群优化方法提高了粮库选址的科学性，为科学合理地进行粮库建设与布局提供了决策依据。
2023-12-11 22:36:49
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针对用BaumWelch算法训练隐马尔可夫模型用于序列比对算法的搜索空间有限性容易陷入局部最优点的缺陷，提出一种用量子粒子群优化算法训练隐马尔可夫模型的生物多序列比对新方法。该方法克服了BaumWelch算法在收敛性能上的缺陷，在整个可行解空间中进行搜索。从BaliBASE数据库中选取测试例子进行数值实验，实验结果表明，所提算法优于BaumWelch算法，对标准例子进行的实验证明了算法的有效性。
2023-11-23 17:18:25
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随着间歇性电源(分布式风电、光伏)在中、低压配电网中渗透率的提高，多个微电网可能共存于一个区域配电网中，各微电网间能量互济与协调控制的微电网群技术开始引起广泛的关注。以微电网研究为基础，分析了微电网群的典型特征及拓扑结构。以微电网群功率波动为研究对象，建立了微电网群功率波动熵值的动态调度模型，采用量子粒子群优化算法进行求解实现优化控制。仿真结果验证了所提微电网群功率优化控制方法的正确性和有效性。
2023-03-20 09:27:13
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针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。
2023-02-20 16:24:13
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利用matlab软件进行粒子群算法PSO和量子粒子群算法QPSO的程序编写，并分别对测试函数Shpere进行寻优。
2022-11-01 23:01:02
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量子粒子群算发代码，有中文注释，适合初学者编程学习。。。。。。。。。。
2022-10-22 19:46:33
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