基于量子被囊群搜索机制的云计算任务调度方法

    公开(公告)号:CN114510330B

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202210091586.1

    申请日:2022-01-26

    Abstract: 本发明提供基于量子被囊群搜索机制的云计算任务调度方法,包括:根据任务与虚拟机的分配矩阵,构建任务在虚拟机上的执行时间矩阵和执行成本矩阵并构建数学模型;初始化被囊群搜索机制的量子位置并设定参数;计算每只被囊的适应度值,根据每只被囊的适应度值将全部被囊进行排序;根据被囊群搜索机制产生量子旋转角,使用模拟的简化量子旋转门更新被囊的量子位置;应用贪心策略,确定新一代被囊群的量子位置,根据适应度值将全部被囊进行排序;判断是否达到最大迭代次数G,若未达到,令g=g+1,返回步骤四;若达到,则终止迭代循环,根据最后一代中的最优量子位置的映射位置所对应的任务与虚拟机的分配矩阵得到最终的任务调度策略。

    种群熵量子雷莫拉鱼搜索机制的欠定盲源分离方法

    公开(公告)号:CN115017934A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210279686.7

    申请日:2022-03-21

    Abstract: 本发明公开了一种种群熵量子雷莫拉鱼搜索机制的欠定盲源分离方法,构建源信号恢复模型;构造和计算量子雷莫拉鱼适应度,将初始估计信号转换为一个量子个体,将种群分为两个子种群,确定子种群全局最优量子位置;采用相同策略更新量子雷莫拉鱼量子位置;使用贪婪选择策略更新量子雷莫拉鱼量子位置,更新两个子种群全局最优量子位置;计算各个子种群种群熵,根据种群熵对子种群中部分量子个体迁移;迭代至最大次数,比较两个子种群全局最优位置适应度值,将适应度值最小位置作为整个种群全局最优位置,输出此位置作为新的初始估计信号根据设置对源信号进行恢复。本发明具有更高的有效性和鲁棒性,对目标函数进行快速高精度求解,收敛性能优越。

    一种异构多无人机协同任务分配方法

    公开(公告)号:CN114815896A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210594247.5

    申请日:2022-05-27

    Abstract: 本发明公开了一种异构多无人机协同任务分配方法,包括:步骤一:建立层次化异构多无人机协同任务分配模型;步骤二:异构多无人机协同执行所分配任务;步骤三:建立层次化异构多无人机协同任务分配代价函数;步骤四:初始化量子胡蜂群并设定参数;步骤五:定义并计算量子胡蜂与食物的距离;步骤六:根据量子胡蜂与食物的距离对全部量子胡蜂排序;步骤七:量子胡蜂依同等概率执行确定性或随机性飞行运动,并在飞行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子胡蜂的量子位置;步骤八:应用贪心选择策略,确定下一代量子胡蜂的量子位置;步骤九:演进终止判断,输出任务分配方案。本发明在简单高效低复杂度的同时具有高可扩展性。

    一种进化长短时记忆网络的调制信号识别方法

    公开(公告)号:CN114172769A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202111421628.5

    申请日:2021-11-26

    Abstract: 本发明提供一种进化长短时记忆网络的调制信号识别方法,包括:构造数据集;构造目标函数;初始化旗鱼捕食搜索机制的参数;计算适应度值,并确定精英旗鱼位置和受伤沙丁鱼位置;旗鱼攻击选择策略,更新旗鱼的位置;追捕猎物,更新沙丁鱼的位置;计算适应度值,确定被旗鱼捕食的沙丁鱼,确定精英旗鱼和受伤沙丁鱼位置;判断是否达到终止迭代条件,即达到最大迭代次数或者所有的沙丁鱼都被旗鱼捕获,若满足终止迭代条件,则继续向下运行,否则令g=g+1,返回继续;使用训练集训练具有最优超参数的数字通信信号调制识别LSTM网络。本发明设计了文化旗鱼捕食搜索机制来获得最优的LSTM网络模型参数。

    一种分布式阵列幅度相位误差校正方法及系统

    公开(公告)号:CN118487679A

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410651288.2

    申请日:2024-05-24

    Abstract: 本发明公开了一种分布式阵列幅度相位误差校正方法及系统,涉及阵列信号处理技术领域。本发明的技术要点包括:设置辅助信源和分布式阵列,分布式阵列分为两个快拍周期接收辅助源信号;构造辅助信源精细定位的目标函数;初始化量子浣熊搜索机制,并根据目标函数给出量子浣熊搜索机制的适应度函数,并计算适应度值;执行量子浣熊搜索机制,选择不同更新公式更新量子旋转角;根据更新的量子旋转角使用模拟的量子旋转门更新量子浣熊的量子位置,更新最优量子位置和最优适应度值,并得到辅助源角度的最终估计结果,进而得到分布式阵列的幅度相位误差值。本发明在实际工程中更易实现,校正后的分布式阵列具有更高的测向精度,具有良好的普适性。

    基于种群熵和柳絮漂移算子的天鹰搜索机制图像分割方法及系统

    公开(公告)号:CN118096808B

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410116941.5

    申请日:2024-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于种群熵和柳絮漂移算子的天鹰搜索机制图像分割方法及系统,涉及图像处理技术领域。本发明的技术要点包括:基于二维Otsu图像分割方法对灰度图像进行图像分割,获取最优分割阈值;利用基于种群熵和柳絮漂移算子的天鹰优化算法对最优分割阈值进行寻优,获取寻优后的最优分割阈值;根据寻优后的最优分割阈值,基于二维Otsu图像分割方法对原始灰度图像进行分割,获取分割图像。本发明从两个方面对天鹰搜索机制进行了改进,有效避免了天鹰种群陷入局部最优解的困境,同时增强了天鹰种群局部开发的能力。本发明相比原始天鹰搜索机制和其他群体智能优化方法均体现了更为优秀的分割结果。本发明在图像分割领域具有较强的实用价值。

    基于量子金鹰优化布局的动态目标TDOA定位方法及系统

    公开(公告)号:CN118112499A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410116933.0

    申请日:2024-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于量子金鹰优化布局的动态目标TDOA定位方法及系统,涉及无人机集群信息交互技术领域。本发明的技术要点包括:建立多无人机定位系统的基于几何精度因子的优化布局模型和目标函数;其中多无人机定位系统包括一个主无人机和多个辅无人机;利用量子金鹰算法对多个无人机的排布方式进行优化,以选择最优排布方式;利用优化后的多无人机最优排布方式对动态目标进行观测,获得动态目标的观测位置。本发明解决了现有TDOA定位方法对空中动态目标定位不准的难题,所设计的量子金鹰机制可以对多无人机定位系统优化布局模型进行高精度的求解,提升了Chan算法对动态目标定位的精度。

    基于量子海鸥演化机制加权Myriad滤波器设计方法

    公开(公告)号:CN113239628B

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202110611609.2

    申请日:2021-06-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于量子海鸥演化机制加权Myriad滤波器设计方法,包括:构造通过冲击噪声信道的信号,并划分训练集和测试集;确定加权滤波器最优参数的目标函数;初始化量子海鸥机制的参数;计算适应度值,确定量子海鸥的最优量子位置;量子海鸥执行迁移操作;量子海鸥执行攻击操作并更新其量子位置;更新量子海鸥的适应度值及最优量子位置;判断是否达到最大迭代次数,若达到最大迭代次数,则终止迭代,继续往下执行;否则返回;使用具有最优权值参数和线性度参数的加权Myriad滤波器对测试集中的信号或待滤波信号进行处理。本发明结合量子计算机制和海鸥优化机制,有更好的全局收敛性和收敛速度,具有鲁棒性强,编程简单等优点。

    基于量子绸鱼优化机制的机船协同任务分配方法

    公开(公告)号:CN115933633A

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211218920.1

    申请日:2022-10-07

    Abstract: 本发明提供一种基于量子绸鱼优化机制的机船协同任务分配方法,以某片海域及相应空域内全部目标的地理位置为先验知识,使用模糊C均值聚类方法来智能获取平台各既定航标。平台搭载多架无人机和无人船向既定航标航行,在既定航标处暂缓航行,考虑多种约束条件并基于量子绸鱼优化机制,多架搭载无人机升空协同对若干空域目标执行既定任务后归航,多艘无人船下海协同对若干海域目标执行既定任务后归航,平台向下一既定航标航行直至到达目的地。仿真实验证明了基于量子绸鱼优化机制的机船协同任务分配方法的有效性,可应用于工程实际。

Patent Agency Ranking