导读:本文包含了量子算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:量子,算法,子群,子粒,结构,图像,路由。
量子算法论文文献综述
符保龙[1]（2019）在《基于量子粒子群优化CS算法的QoS组播路由模型》一文中研究指出针对布谷鸟算法在解决QoS组播路由问题收敛速度慢,特别是接近最优解时,算法搜索效率低的问题,引入量子粒子群算法用于布谷鸟算法的位置寻优过程。仿真实验结果表明,经过改进的布谷鸟算法具有良好的运行速度和收敛性,能有效解决QoS组播路由问题,对于求解QoS多目标路由组播问题具有较好的效果。(本文来源于《柳州职业技术学院学报》期刊2019年05期）
于卓智,张叶峰,韩冰洋,陈文伟,王栋[2]（2019）在《基于量子通信的电力业务调度算法》一文中研究指出量子通信能够有效提高电力业务传输的可靠性与安全性,但由于量子密钥成码率低,难以满足重要电力业务的加密需求,因此,需要一种队列调度算法对量子通信中的待加密电力业务进行合理调度。提出了一种改进的加权公平队列(weighted fair queuing,WFQ)算法LD-WFQ,算法通过估计待加密数据分组的预计耗时,优先处理即将超时的待加密数据分组,在保持高优先级业务量子加密时延达标率的基础上,有效降低了低优先级业务的量子加密超时率。与WFQ算法进行仿真对比,结果证明了LD-WFQ算法的优越性。(本文来源于《电信科学》期刊2019年11期）
余大为,周海鹏,孙敏,李旸,张恩宝[3]（2019）在《基于正态云模型的自适应量子粒子群优化算法》一文中研究指出基于云模型的随机性、模糊性和稳定性特征,通过正态云发生器对量子粒子群优化算法(QPSO)进行改进,提出了一种基于正态云模型的自适应量子粒子群优化算法(CMAQPSO).该算法将正态云模型引入到QPSO算法的研究,定义了收缩扩张系数的云调整策略和粒子云变异算子的构建公式,给出了量子势阱中心调整策略和边界修正策略.用5个标准测试函数对SPSO,OPSO,CVCPSO,CMAQPSO 4种算法进行对比测试,实验结果表明,CMAQPSO在5个测试函数上的平均寻优效果都明显优于其他3种算法.(本文来源于《吉首大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
王兵,郝梦奇,李盼池,肖红[4]（2019）在《量子索引图像的描述方法与隐写算法》一文中研究指出为解决量子计算机上索引图像的描述问题,提出一种量子索引图像描述方法.该方法中量子索引图像包含量子数据矩阵和量子调色板矩阵2种数据结构,每种数据结构均基于量子比特序列的基态进行信息表示;在此基础上,提出一种基于EzStego的量子索引图像信息隐写算法,首先计算量子调色板矩阵中每个颜色的相对亮度值,然后根据相对亮度值对颜色排序并分配亮度序号,最后根据每个颜色的亮度序号及其位置索引,结合嵌入的秘密信息对量子数据矩阵中的像素索引值进行更新,得到嵌入秘密信息后的量子数据矩阵.利用Matlab在经典计算机上采用USC-SIPI图像数据库数据进行仿真实验,从视觉质量、嵌入容量和鲁棒性叁方面验证了该方法的可行性和有效性.实验结果表明,文中方法可在将来的量子计算机上执行.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年11期）
牟向伟,林英霞,刘佳晨,张琳[5]（2019）在《基于改进量子进化算法的末端配送任务动态分配模型》一文中研究指出大多数物流快递企业的配送业务末端会按照固定的配送服务区进行配送任务分配,无法针对变化频繁、分布不均的动态配送需求进行合理的配送资源设置,造成了各个末端配送节点工作负荷不均衡的现象,并进一步导致了配送调度管理混乱等问题。针对末端配送任务分配问题建立了一种考虑配送成本、资源利用率以及工作量配比差异的配送任务分配模型,对量子进化算法进行改进。对此问题求解,提出采用量子群稳定度作为算法退出判定条件,来避免算法的早退与无效迭代问题,并引入量子变异与淘汰机制,加强了算法对可行解的搜索能力。实验结果表明,与按配送区进行分配的方案相比,算法给出的方案有效缓解了配送任务分配不均的现象,同时也有效降低了总体配送成本。相关模型和算法可以根据动态的配送需求合理地分配各个末端网点的配送任务,有助于配送业务的下一步配送路径优化和科学调度。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年31期）
勾荣[6]（2019）在《基于量子衍生的图像中值滤波算法》一文中研究指出利用量子衍生思想,借鉴量子信息理论,将归一化的数字图像用量子迭加态的方式表示,分析了量子Hadamard变换的原理,提出了基于量子衍生的图像中值滤波算法;针对受不同程度椒盐噪声干扰的数字图像,分别采用3×3和5×5大小的中值滤波窗口,对传统图像中值滤波算法和量子衍生中值滤波算法进行了去噪仿真实验;从主观视觉角度和客观评价指标两方面,对算法的去噪效果进行了分析和比较;根据信噪比和边缘保持度两种评价指标,客观衡量和比较了算法处理后的结果图像与原始图像之间的灰度值差异,以及算法对图像边缘细节的保持能力;算法仿真结果表明,对相同程度椒盐噪声干扰的图像进行去噪处理时,5×5大小的量子衍生中值滤波算法去噪效果最佳。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年10期）
李飞,刘敏,蒋昊[7]（2019）在《面向工业设备监测网络的量子蚁群多目标路由算法》一文中研究指出在面向MRO的工业现场设备管理中,监测数据通过无线传感器网络采集和传输,需同时满足网络寿命与数据传输质量的要求。传统的基本蚁群路由算法,不仅容易陷入局部最优和收敛速度慢,而且只有节点能耗或者传输距离的单一目标。提出基于量子蚁群优化的多目标路由算法:用量子比特表示信息素,并引入能耗、实时性和负载均衡多目标作为适应性函数,用量子比特旋转门反馈控制全局信息素更新。通过仿真分析和应用于一个实际现场的无线传感器网络,验证了这种算法能加快算法收敛速度和增加蚂蚁种群的多样性,从而跳出局部收敛,同时这种算法能兼顾网络寿命和数据传输质量。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年09期）
季军亮,汪民乐,商长安,高嘉乐[8]（2019）在《一种改进量子遗传算法在地空反辐射混编群兵力配置优化中的应用》一文中研究指出提出了地空反辐射混编群概念及防电磁干扰与抗空中进袭的综合兵力配置需求,基于电子支援下的空袭作战背景,分析了掩护角、配置距离、有效干扰等要素的相互关系,并以杀伤区面积为目标函数,构建了地空反辐射混编群兵力配置优化模型。结合混编群兵力配置特点,对量子遗传算法进行了旋转角的自适应改进,在设置想定实例的基础上,运用改进的量子遗传算法对问题进行求解,并与传统量子遗传算法、粒子群算法和量子涡流算法计算结果进行了对比分析。结果表明:运用改进量子遗传算法求解地空反辐射混编群兵力配置优化问题,全局寻优能力更强、收敛速度更快、稳定性更好。(本文来源于《西北工业大学学报》期刊2019年05期）
罗宜元,闫海伦,王磊,胡红钢,来学嘉[9]（2019）在《分组密码结构抗Simon量子算法攻击研究》一文中研究指出本文首先对Simon量子算法作出了进一步研究,证明了Simon承诺中存在周期的随机函数具有唯一周期的概率接近1.随后总结了对常见分组密码结构进行Simon量子算法攻击的一般性步骤,指出对Feistel结构及其扩展结构应用Simon算法时,只需要中间的轮函数为置换,就可以构造出完全满足Simon承诺的周期函数.同时修正了Dong等人对RC6算法结构攻击中的错误,并且对叁轮MISTY-L和MISTY-R进行了区分攻击.最后论证了在选择明文攻击下,叁轮Lai-Massey结构能够抵抗Simon量子算法攻击.(本文来源于《密码学报》期刊2019年05期）
魏刘伟,阿德里安·丘[10]（2019）在《密码学家找到了免遭量子攻击的算法》一文中研究指出成熟的量子计算机仍然需要数年乃至数十年时间才会出现。但开发人员始终认为,其杀手级应用程序能在互联网和其他地方解码加密信息,无论是国家机密还是个人信息。这种可能性激励了密码学家。最近在加州圣巴巴拉举行的一次会议上,他们将讨论20多个加密信息的方案,即使量子计算机也无法将其破解。(本文来源于《世界科学》期刊2019年10期）
量子算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
量子通信能够有效提高电力业务传输的可靠性与安全性,但由于量子密钥成码率低,难以满足重要电力业务的加密需求,因此,需要一种队列调度算法对量子通信中的待加密电力业务进行合理调度。提出了一种改进的加权公平队列(weighted fair queuing,WFQ)算法LD-WFQ,算法通过估计待加密数据分组的预计耗时,优先处理即将超时的待加密数据分组,在保持高优先级业务量子加密时延达标率的基础上,有效降低了低优先级业务的量子加密超时率。与WFQ算法进行仿真对比,结果证明了LD-WFQ算法的优越性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
量子算法论文参考文献
[1].符保龙.基于量子粒子群优化CS算法的QoS组播路由模型[J].柳州职业技术学院学报.2019
[2].于卓智,张叶峰,韩冰洋,陈文伟,王栋.基于量子通信的电力业务调度算法[J].电信科学.2019
[3].余大为,周海鹏,孙敏,李旸,张恩宝.基于正态云模型的自适应量子粒子群优化算法[J].吉首大学学报(自然科学版).2019
[4].王兵,郝梦奇,李盼池,肖红.量子索引图像的描述方法与隐写算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[5].牟向伟,林英霞,刘佳晨,张琳.基于改进量子进化算法的末端配送任务动态分配模型[J].科学技术与工程.2019
[6].勾荣.基于量子衍生的图像中值滤波算法[J].计算机测量与控制.2019
[7].李飞,刘敏,蒋昊.面向工业设备监测网络的量子蚁群多目标路由算法[J].传感技术学报.2019
[8].季军亮,汪民乐,商长安,高嘉乐.一种改进量子遗传算法在地空反辐射混编群兵力配置优化中的应用[J].西北工业大学学报.2019
[9].罗宜元,闫海伦,王磊,胡红钢,来学嘉.分组密码结构抗Simon量子算法攻击研究[J].密码学报.2019
[10].魏刘伟,阿德里安·丘.密码学家找到了免遭量子攻击的算法[J].世界科学.2019
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