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科学家首次将遗传算法用于量子模拟

科技日报北京6月24日电 (记者常丽君)最近,西班牙巴斯克大学科学家首次将遗传算法用在数字量子模拟中,结果表明,遗传算法不仅能减少量子计算误差,甚至能超越目前的标准最优化技术。研究人员称,这种策略是受自然界“适者生存”法则的启发,从这一角度看,遗传算法能提高保真度,优化所需资源,同时适应实验中的约束条件。$$据物理学家组织网23日报道,数字量子模拟作为量子技术的一种,要面对因退相干而导致信息损失的难题。为减少信息损失,科学家采用了量子误差校正协议的方法,用量子门将信息以多比特纠缠的形式存储起来,作为一种备份。但要以纠缠态存储信息极其复杂,一个4比特7门的系统,门的排列方式就超过万亿,人们一般用最优化技术来筛选找出误差最小的那个。$$研究人员证明,用遗传算法来确定最优排列方式,比用标准最优化技术更好,能将数字量子误差降低到迄今最低水...  (本文共1页) 阅读全文>>

权威出处: 科技日报2016-06-25
《现代焊接》2012年03期
现代焊接

遗传算法在焊接领域的优化与应用

引言1遗传算法焊接工艺是汽车制造、工程机械、飞机船舶等重要领域中不可或缺的热加工工艺。焊接是一个瞬态、时效,涉及到传热学、电磁冶金学、固体和流体力学等诸多因素的复杂过程。传统的理论与实验分析不能很好的重现焊接过程,且费时费力。随着计算机技术迅猛地发展,用适当的智能优化计算方法求解科学与工程中存在的问题,几十年来,已经做出瞩目的贡献并获得可观的经济效益。世界上有200余种优化算法,但目前还没有普遍通用的算法。遗传算法能有效的解决非线性约束优化、离散变量优化与传统优化算法不能解决的问题,近些年,遗传算法在焊接优化领域应用广泛,并成功的解决了很多难题。遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)是美国Michigan大学的Holland教授及其学生在自然界中生物遗传、进化机理的启发下于1975年创造出来,[1][2]经过许多学者的研究发展完善起来的一种随机搜索与优化方法。它遵循生物自然选择、适者生存的自然规律,仿效生物杂交...  (本文共3页) 阅读全文>>

《四川工程职业技术学院学报》2007年06期
四川工程职业技术学院学报

利用遗传算法进行机械优化

遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉和变异等现象,从任一初始种群(population)出发,通过随机选择、交叉和变异操作,产生一群更适应环境的个体,使群体进化到搜索空间中越来越好的区域,这样一代一代地不断繁衍进化,最后收敛到一群最适应环境的个体(indi-vidual),求得问题的最优解。1遗传算法的原理和运算过程1.1编码:解空间中的解数据x,作为遗传算法的表现型形式。遗传算法在进行搜索之前先将解空间的解数据表示成遗传串间的基因形串结构数据,这些串结构数据的不同组合就构成了不同的点。1.2初始群体的生成:随机产生N个初始串结构数据。每个串结构数据称为一个个体,N个个体构成了一个群体。遗传算法以这N个串结构作为初始点开始迭代。设置进化代数计数器t←0;设置最大进化代数T;随机生成M个个体作为初始群体P(0)。1.3适应度值评价检测:适应度函数表明个体或解优劣性。对于不同的问题,适应度函数的定义方式不同。1.4选择:将...  (本文共3页) 阅读全文>>

《农机化研究》2018年01期
农机化研究

现代农机数字化装配车间调度技术研究——基于云计算和遗传算法

0引言21世纪,制造业的发展更加依赖高新技术应用的推动。网络化制造将先进的网络技术、信息技术与制造技术相结合,构建面向企业特定需求的基于网络的制造系统,并在系统的支持下,突破空间地域对企业生产经营范围和方式的约束,开展覆盖产品全生命周期全部或部分环节的企业业务活动(如产品设计、制造、销售、采购、管理等),实现企业间的协同和各种社会资源的共享与集成,高效、高质量、低成本地为市场提供所需的产品和服务,这便是云制造技术。农机设计制造是一个较为复杂的过程,对于新机型的试制更是一个漫长的过程。为了提高设计效率,整合设计资源,实现整机模型的分散加工,可以将云制造技术引入到农机的新机型设计和试制过程中,为现代化农机设计制造提供了新的契机。1基于云制造的农机现代化设计云制造是一种新型的制造方式和手段,该方式基于网络化和敏捷化的制造资源,是云计算和信息化制造、网络化制造等概念和技术的延生,融合了物联网技术、高性能计算和智能科学信息技术,支持面向服...  (本文共5页) 阅读全文>>

《农机化研究》2018年02期
农机化研究

基于遗传算法的小麦收割机路径智能优化控制研究

0引言人工智能技术和互联网技术的发展和应用,加快了我国从传统农业向现代农业转型的步伐,提高了农业生产的自动化水平和作业效率。在联合收割机作业效率的研究中,全局路径优化是研究的重点问题。目前,往往采用蚁群、遗传、免疫、聚类分割、BP网络神经及多目标粒子群等人工智能算法进行路径的优化。本文引入遗传算法,对小麦收割机作业过程进行全局路径优化,可以大大节省作业时间和成本,提高小麦收割机的工作效率。1遗传算法概述遗传算法是以达尔文进化论为基础提出的一种优胜劣汰算法,其模拟自然选择和遗传生物进化过程中的计算模型,可以进行全局区域搜索最优解。遗传算法采用一串编码组合,将需要解决问题的假设解集看作单个个体,然后将待解决问题看成是一个大环境,每个个体在这个大环境中的适应能力称为适配度,适配度越高存活率越高。因此,将生物进化中的繁殖、杂交、变异、竞争和选择引入算法中,将适配度表达式与优化问题相结合,建立目标函数对应关系。传统优化算法往往以梯度信息寻...  (本文共5页) 阅读全文>>

《电脑与信息技术》2018年01期
电脑与信息技术

基于遗传算法的医院房间位置优化研究

医院作为一个特殊的建筑群体,承担着患者人身安全和医护人员抢救治疗的特殊使命,合理布置医院内部各功能房间的平面位置,一方面可以缩短医护人员及时抢救患者,避免人员伤亡事件的发生,另一方面也可以使得医院房间的整体布置更加科学合理,提高医院管理者的运行效率。现大型医院的护理人员每日在完成照顾病人等基本工作中需要在各个房间不停地走动,据统计护士在完成每日工作量的基础上,大概每日要快走约5公里的的路程,不合理的房间规划造成护士每日行走距离更多,导致医院管理效率的大幅下降,不利于医护人员的工作,甚至会影响到患者的及时抢救,人员伤亡。[1]-[2]与传统的优化方法比较,本文借助遗传算法具有并行处理能力,收敛快,搜索全,不容易陷入局部最优,以很大的概率找到全局最优解。尽可能使得护士行走距离最短,实现医院房间的最优布置。1平面优化的数学模型遗传算法优化布置问题通常设有三个基本要素:变量、约束、目标函数。在实际问题中求解的基本参数称为变量,变量的取值...  (本文共5页) 阅读全文>>