Page 219 - 当代控制理论及应用技术概论

第五章 量子控制研究

3. 信号处理
量子遗传算法具有种群规模小、收敛速度快的优点，许多学者将其应用到
信号处理领域。杨俊安等人提出了一种盲源分离新方法 -- 多宇宙并行量子遗传
算法，新方法比采用常规遗传算法和量子遗传算法的盲源分离方法具有明显的高
效性。邹益民等人将量子遗传算法应用到滤波器参数优化问题上，解决了传统滤

波器设计方法需要反复试凑、效率低下精度有限的弊端。李恒建等人针对现有图
像稀疏分解算法计算量和存储量大的缺陷，引人了量子遗传算法来解决基于匹配
追踪的图像稀疏分解问题，提高了搜索速度和效率。邵桂芳等人提出了一种基于

遗传量子的自适应图像分割算法，解决了常用分割算法容易丢先图像边缘细节信
息、运算时间长的缺点，通过仿真实验证明了该方法的有效性。张莎莎等人提出
了一种基于量子遗传算法的红外图像分割方法，大大提高了运算速度。
4. 自动控制
量子遗传算法在控制器的参数优化中显示了优越的性能。李盼池等人将量

子遗传算法引入到正规模糊神经网络控制器的设计中，提高了控制器的响应速度。
孙丰诚等人利用量子遗传算法进行发动机 PID 控制器参数优化，实验结果表明，
经优化后的控制器控制效果良好。曾成等人提出利用一种改进的量子遗传算法来

整定 PID 参数中的比例系数、积分时间和微分时间，设计出了能较好控制品质的
PID 控制器。
5. 数字通信
在数字通信领域，量子遗传算法也有广泛的应用。孙力娟等人在基本量子
遗传算法的基础上，采用动态旋转角策略，提出了一种基于并行量子遗传算法的

QoS 组播路由方法，降低了组播树代价。汪林林等人将量子遗传算法与聚类算法
相结合，将其应用到人侵检测领域，有效地解决了自适应性和智能化问题。高洪
元等人将改进的量子遗传算法应用到多用户检测问题中，获得了较好的抗多址干

扰能力和抗远近效应能力。赵知劲等人利用量子遗传算法对无线电频谱进行分配，
更好地实现了网络效益最大化。孙力娟等人将量子计算和遗传算法进行融合利用
融合算法对计算机通信网进行优化，获得了明显的高效性。汪鹏君等人将量子遗
传算法应用到逻辑电路最佳极性搜索中，获得了较高的寻优性能和优化能力。
6. 其他应用

量子遗传算法在其他领域也有一定的应用：张葛祥等人利用量子遗传算法

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