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布局優(yōu)化問題屬于NPHard問題，很難找到具有多項式復雜性的精確求解算法[1]。本文以衛(wèi)星艙布局問題為背景的帶平衡約束的圓形布局問題為研究對象，即在衛(wèi)星艙圓形底面上布置儀器、設(shè)備等物品，其布局必須滿足兩個約束：一是物品之間不能相互干涉；二是系統(tǒng)的靜不平衡量不能超過允許值。
對于帶平衡約束的圓形布局問題，目前主要的求解方法包括：啟發(fā)式算法、演化算法或兩者混合。文獻[2-3]對約束布局模型直接用演化算法進行優(yōu)化，利用的啟發(fā)信息不多，所以在運行時間上和求解精度上沒有達到較好的效果。文獻[4-7]針對約束布局模型采用啟發(fā)式方法進行求解，故取得了相當好的效果。
定位定序法是求解布局優(yōu)化問題的啟發(fā)式方法。Huang等[8]提出的求穴和占角算法求解無衡約束的圓形布局問題，并取得很好的效果。徐義春等[9-10]提出的平移質(zhì)心的分步?jīng)Q策算法高效地解決帶平衡約束的圓形布局問題。季美等[11]提出了分區(qū)域分布布局法有效解決帶平衡約束矩形布局問題。黃建江等[12]提出了基于啟發(fā)式底左（HBL）策略的量子行為粒子群（Quantum Particle Swarm Optimization， QPSO）算法有效求解二維不規(guī)則多邊形優(yōu)化排樣問題。由于布局位置是直接計算得到的，其精度和速度都非常好。
關(guān)鍵詞：粒子群優(yōu)化算法；量子行為；慣性權(quán)重；遞減策略；0-1背包問題
中圖分類號：TP3016文獻標識碼：B文章編號：1004373X(2008)2015903
Application and Study on Inertia Weight in Particle Swarm Optimization with
Quantum Behavior
HE Wei,QIU Yijiao,TANG Puying
(School of Opto-electronic Information,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu,610054,China)
Abstract：The effect of inertia weight on Particle Swarm Optimization(PSO) is studied,on basis of which adopts four kinds of strategies of inertia weight to regulate the speed of a new Quantum Delta Potential Well based Particle Swarm Optimization(QDPSO).A faster and more stabile algorithm,found by comparing the performances of four equations regulated the inertia weight,solves 0/1 knapsack problem.The result of experiment shows that the modified algorithm improves the precision of optimal solution and has a faster speed and a higher efficiency in convergence.In a word,choosing a parameter of inertia weight suitably can improve the performance of new QDPSO.
Keywords：particle swarm optimization;quantum behavior;inertia weight;decreasing strategy;0/1 knapsack problem
粒子群優(yōu)化(PSO)算法是一種群智能優(yōu)化算法,最早由Kennedy和Eberhart于1995年共同提出,其基本思想是對鳥群捕食行為的仿生模擬［1］,通過鳥群之間的集體協(xié)作,快速搜尋并找到最優(yōu)解。其基本的進化方程如下：
vt+1=vt+c1?r1(Pt-xt)+c2?r2(Pg-xt)(1)
xt+1=xt+vt+1(2)
其中,r1,r2∈［0,1］為均勻分布的隨機數(shù)；C1，C2均是正常數(shù)；t表示進化代數(shù)；Vt，Xt分別表示每個粒子的速度和位置；Pg，Pt分別是粒子群的全局最優(yōu)和個體最優(yōu)。
為了改善基本PSO算法的收斂性能,Y?Shi等人提出了慣性權(quán)重的方法［2］和用模糊控制器來動態(tài)自適應地改變慣性權(quán)重的技術(shù)［3］。之后Jun Sun等人提出的具有δ函數(shù)形式的粒子群算法［4］(QDPSO) 使粒子群算法的計算更加簡單容易。最近一種新的QDPSO 算法［5］ 考慮了速度對位置的影響，通過速度的更新選擇位置的更新方程。在經(jīng)典粒子群算法的可調(diào)整參數(shù)中,慣性權(quán)重是非常重要的參數(shù),較大的權(quán)重有利于提高算法的全局搜索能力,而較小的權(quán)重會增強算法的局部搜索能力。因此，對這種新的QDPSO算法的速度項引用慣性權(quán)重ω，通過研究4種方案，發(fā)現(xiàn)慣性權(quán)重ω的變化對具有量子行為的粒子群算法的收斂性具有很大改善。可以說慣性權(quán)重的適當設(shè)置對新的QDPSO算法性能也起著重要的作用。
1 量子行為的粒子群優(yōu)化算法及其改進
1.1 QDPSO算法
文獻［4］的作者認為,若是在PSO系統(tǒng)下的個體粒子具有量子行為,則該粒子將會以與基本PSO算法中的粒子不同的方式運動。在量子空間,粒子的速度和位置不能再依據(jù)“不確定原理”被同時確定，所以提出了QDPSO算法。該算法改變了基本PSO算法的粒子更新策略,只用了粒子的位置向量。QDPSO算法的粒子進化方程如下：
P=(a?pid+b?pgd)/(a+b)(3)
L=(1/g)?abs(xid-p)(4)
xid=p+L?(ln(1/u))(5)
其中,a,b,u∈［0,1］為均勻分布的隨機數(shù)；pid是第i個粒子在第d維空間找到的局部最優(yōu)解，pgd是群體在第d維空間找到的全局最優(yōu)解；xid表示第i個粒子在第d維空間找到的當前值；而g必須滿足條件：g>ln2,才能保證算法的收斂。
1.2 改進的粒子群算法
新的QDPSO算法利用個體粒子的速度產(chǎn)生一個介于［0,1］之間的數(shù)來代替原算法中的由計算機隨機產(chǎn)生的數(shù),用以選擇該粒子的位置更新方程。更新方程和參數(shù)設(shè)定
參考文獻［5］。
本文考慮到慣性權(quán)重隨粒子的迭代次數(shù)變化影響個體粒子的速度引導該粒子向最優(yōu)解靠攏,所以采用4種方案對該改進算法進行研究。通過使慣性權(quán)重隨粒子的迭代次數(shù)變化,從而影響速度的更新方程：
vt+1=ω?vt+c1?r1(pt-xt)+c2?r2(pg-xt)(6)
其中，采用4種慣性權(quán)重ω方案來影響速度的更新,然后與QDPSO算法進行性能比較：
方案1 ω為從(1,0.875)遞減的函數(shù)ω=1-k?0.125/genmax。采用這種方案的QDPSO算法稱為w1-QDPSO；
方案2 ω為從(0.9,0.4)遞減的函數(shù)ω=0.9-k?0.5/genmax［6］。采用這種方案的QDPSO算法稱為w2-QDPSO；
方案3 ω為一定值0.729 8［7］，采用這種方案的QDPSO算法稱為w3-QDPSO；
方案4 ω為一凹函數(shù)［8］( ωstart-ωend)(t/tmax)2+(ωstart-ωend) (2t/tmax)+ωstart,其中ωstart=0.95,ωend=0.4,tmax為最大的迭代次數(shù)。采用這種方案的QDPSO算法稱為w4-QDPOS。
綜上所述，選擇測試函數(shù)F1(x)和F2(x)分別為Sphere和Rastrigin(參數(shù)設(shè)置見文獻\)，改進后的算法流程如下：
Step 1 初始化種群粒子的速度和位置；
Step 2 通過對兩個測試函數(shù)進行初始化計算,得到每個粒子的當前位置為粒子最佳位置pbest,初始群體粒子位置的最優(yōu)值為群體最佳位置gbest；
Step 3 重新把粒子的位置代入測試函數(shù)進行計算,得到每個粒子新的適應值,將其與pbest比較,若較好,則將pbest設(shè)置為新位置；并將其與gbest比較,若較好,則將gbest設(shè)置為新位置；
Step 4 根據(jù)公式(6)更新粒子的速度；
Step 5 用個體粒子的速度產(chǎn)生用以選擇該粒子位置的更新方程的數(shù)據(jù)：
rand-q=1/(1+|(vmax-vid)/(vid-vmin)|)(7)
Step 6 由Step 5 產(chǎn)生的數(shù)據(jù)選擇更新粒子位置的方程：
if rand-q>0.5
xid=p+L?(ln(1/u))
else xid=p-L?(ln(1/u))
Step 7 若未達到終止條件(足夠小的適應值或預設(shè)的最大迭代次數(shù)),則返回Step 3。
更新粒子速度時需要注意：如果粒子的速度超出預設(shè)的范圍,則采取使粒子反向運動的策略,從而保證算法有效進行。
1.3 算法的結(jié)果及數(shù)據(jù)分析
目標函數(shù)為F1(x)和F2(x),基本參數(shù)是：c1=c2=2.05,g=0.968 5,每種算法都在同一臺計算機,同一環(huán)境下用Matlab 7.1.0軟件運行。結(jié)果如表1所示。
表1 函數(shù)F1(x)和F2(x)的平均最優(yōu)適應值(最小值)
FUNCTIONDGmaxω1-QDPSOω2-QDPSOω3-QDPSOω4-QDPSOQDPSO
F1(x)
101 0005.10E-170.001 20.015 23.30E-47.50E-10
201 5002.52E-051.805 763.800 11.372 50.046 5
302 0000.167 952.668 21.99E+332.001 85.15
F2(x)
101 0001.42E-167.11E-177.11E-172.13E-160
201 5007.11E-171.07E-16001.04E-17
302 0007.11E-177.11E-1703.55E-170
表1的數(shù)值是對每個函數(shù)在粒子數(shù)為20個的條件下,測試50次,然后取平均得到的結(jié)果。從表中可以看出,對于函數(shù)F1(x),比較結(jié)果可以明顯得知：在隨粒子群維數(shù)增加的情況下,ω1-QDPSO是比QDPSO得到更好的解,其他幾種改進方案的解都比較差；函數(shù)F2(x)在隨粒子群維數(shù)增加的情況下,4種改進方案和QDPSO都能得出比較好的解。
通過實驗,可以看出：對于單峰函數(shù)F1(x),ω的遞減不能太小,從方案ω1-QDPSO和ω2-QDPSO的結(jié)果就可以比較出來,而方案ω3-QDPSO和ω4-QDPSO的結(jié)果不好,可能是因為它們搜索的區(qū)域太小,從而陷入局部最優(yōu)解。
對于多峰函數(shù)F2(x),ω的變化對測試函數(shù)的解的精確度沒有太大影響,說明了改進方案在此方面沒有明顯提高。接下來,我們還對算法的收斂速度進行了比較。結(jié)果如表2所示。
表2 各種方案收斂到最優(yōu)解的平均迭代次數(shù)
FunctionDGmaxω1-QDPSOω2-QDPSOω3-QDPSOω4-QDPSOQDPSO
F1(x)
101 000688―――993
201 500873 ― ―――
302 000―――――
F2(x)
101 000386223.5108188112
201 500441266.5128226111.5
302 000620280.5127252135
注：表2中“―”表示函數(shù)測試50次沒有收斂。
表2是對函數(shù)測試50次后取得平均值的結(jié)果。可見對于函數(shù)F1(x),ω1-QDPSO和QDPSO都在10維的情況下收斂,而20維時只有ω1-QDPSO收斂,其他函數(shù)都沒有收斂,導致這種結(jié)果的原因有2種：
(1) 各種方案隨ω的變化,削弱或失去了調(diào)節(jié)能力,在達到最大迭代次數(shù)時也未收斂;
(2) 即使在算法已搜索到最優(yōu)解附近時,由于局部搜索能力太差,跳過了最優(yōu)解。對于函數(shù)F2(x),ω3-QDPSO,ω4-QDPSO,QDPSO收斂速度都比較快,ω1-QDPSO和ω2-QDPSO的收斂速度就相對較慢一些。這是由于對多峰函數(shù)測試時,各種方案的初始化范圍附近可能存在最優(yōu)解,所以減少了迭代次數(shù),加快了算法速度。
通過對4種方案的研究,這里選取方案1應用于0-1背包問題,并得到理想的結(jié)果。
2 對改進算法應用到0-1背包問題
2.1 0-1背包問題的數(shù)學描述
0-1背包問題是一種典型的組合優(yōu)化問題。0-1背包問題的描述如下：假設(shè)有n個物品,其大小和價值分別為wi和ci (其中wi>0,ci >0,i=1,2,…,n),背包的容量假設(shè)為V(V>0)。要求在背包的容量限制內(nèi),使所裝物品的總價值最大。該問題的數(shù)學模型可表示為：
max f(x1,x2,…,xn)=∑ni=1ni=1 cixi∑ni=1wi?xi≤V,
xi∈［0,1］,(i=1,2,…,n)(8)
其中,當將物品i裝入背包時xi=1;否則xi=0。
2.2 0-1背包問題的改進粒子群算法
改進粒子群算法應用到0-1背包問題的思想：粒子群中粒子的個數(shù)與每個粒子的維數(shù)相等。先定義二進制數(shù)x，x只能取0和1。再把粒子的種群數(shù)看作背包的個數(shù)n,對于每個粒子xi(其中i=1,2,…,n表示粒子個數(shù))有n個維數(shù),即1個粒子有n個位置。然后初始化每個粒子的速度vij,(其中j=1,2,…,n表示每個粒子位置的維數(shù)),每個粒子的每一維都對應一個初始化了的速度。對公式(8)進行變化：
min f(x1,x2,…,xn)=-∑ni=1cixi(9)
解決背包問題的步驟：
(1) 初始化粒子的速度和位置；
(2) 將初始化的位置向量代入式(9),在所得每個粒子的解中找到最優(yōu)解pbest,并令pbest=gbest；
(3) 通過式(6)更新粒子的速度,對所得最優(yōu)解進行修正,然后再次代入函數(shù)方程中繼續(xù)尋找新的最優(yōu)解；
(4) 若達到終止條件,則結(jié)束迭代,輸出到存儲向量,即為所求結(jié)果；否則,k=k+1,轉(zhuǎn)步驟(3)。
2.3 實驗仿真
為了驗證ω1-QDPSO求解0/1背包問題的可行性及有效性,這里進行了2組實驗,每組實驗用ω1-QDPSO算法進行測試,每組算法運行50次。
實驗一：取參數(shù)popsize＝10,dimsize＝10,c1=c2＝2.05,genmax=1 000,g=0.968 5；N=10,V=269,W＝{95,4,60,32,23,72,80,62,65,46},C={55,10,47,5,4,50,8,61,85,87},得到實驗結(jié)果是max f=295,收斂平均迭代次數(shù)11。
實驗二：取參數(shù)popsize＝20,dimsize＝20,c1=c2=2.05,genmax=1 000,g=0.968 5；N=20,V=878,W＝{92,4,43,83,84,68,92,82,6,44,32,18,56,83,25,96,70,48,14,58},C={44,46,90,72,91,40,75,35,8,54,78,40,77,15,61,17,75,29,75,63},得到實驗結(jié)果是max f=1 024,收斂平均迭代次數(shù)23。
ω1-QDPSO算法求解0-1背包問題,與文獻［9］中提出的用帶有死亡罰函數(shù)的粒子群優(yōu)化算法求解0-1背包問題相比,其運行速度明顯提高。
3 結(jié) 語
本文通過采用4種方案對具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法的慣性權(quán)重研究分析表明,QDPSO改進算法中慣性權(quán)重的改變對性能的影響與經(jīng)典PSO算法相比既具繼承性又具發(fā)展性,在算法精度上ω1-QDPSO的結(jié)果比較優(yōu),而在計算速度上ω3-QDPSO和ω4-QDPSO的結(jié)果更優(yōu)。選擇其中算法性能相對較好的ω1-QDPSO算法應用于0-1背包問題,可以看出改進算法性能的改善在應用中得到更好的體現(xiàn)。
參考文獻
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一、控制系統(tǒng)的硬件配置
系統(tǒng)由工程師站HIS0164、操作站HIS0163、HIS0162及現(xiàn)場控制站FCS0101、FCS0102組成。HIS0164用于系統(tǒng)組態(tài)和工藝操作監(jiān)視，HIS0163、HIS0162用于工藝操作和監(jiān)視。現(xiàn)場控制站由具有雙冗余控制結(jié)構(gòu)的控制單元AFG40D和本地節(jié)點組成。工程師站通過E-net向各操作站下裝組態(tài)數(shù)據(jù)，網(wǎng)內(nèi)各站共享外設(shè)資源；工程師站、操作站和控制站的通信，控制站和控制站的通信及控制站與各節(jié)點的通信，使用雙重化實時控制網(wǎng)絡(luò)V-net。
二、應用軟件組態(tài)
工程師站安裝有WindowsXP操作系統(tǒng)，利用CENTUM-CS3000系統(tǒng)軟件組態(tài)。組態(tài)菜單采用樹型分支機構(gòu)，一個項目由若干個文件夾或文件組成，在對應的文件里或以根據(jù)系統(tǒng)配置組態(tài)控制站、流程圖、操作組及報表等。在Control Drawing圖上選取所需的控制功能塊并輸入相應的組態(tài)數(shù)據(jù)，再把它們連接到相應的輸入輸出通道上，即生成控制方案或直接生成順控表，對各個功能塊、模擬量、輸入輸出數(shù)字量、內(nèi)部開關(guān)及報警器等進行直接控制。
三、流量計自動計量組態(tài)說明
本公司在用的流量計主要是橢圓齒輪脈沖流量計（簡稱為流量計），生產(chǎn)過程如何使計量自動、無誤地進行是保證生產(chǎn)質(zhì)量、減少操作人員工作量的重要部分。在節(jié)點NODE1的第1插槽插上AAP135-S脈沖輸入卡件，組態(tài)時把第一通道的Label組態(tài)為%%FQC502Y2，以便于識別。現(xiàn)場流量計信號（脈沖式）線接到該卡件的第一通道上，流量計后的氣動閥及各罐的計量氣動閥、底閥的數(shù)字輸出信號，接到卡件ADV559上（在NODE1的第2插槽），在Label分別組態(tài)為NDO001Y2、NDO029等。在功能塊的組態(tài)中，用批量信號設(shè)定器BSETU-2作為脈沖輸入信號輸入處理、并進行流量給定，控制閥門啟閉。流量給定值FQC502.BSET=NCT159.PV×XNS221.DT03×FQCY11.DT07，由計算塊NCL033計算得出，再把數(shù)據(jù)傳給批量數(shù)據(jù)塊UN209.DT03。NCT159.PV為配方基數(shù)值，各個罐不同，YT-32為2000；XNS221.DT03為系數(shù)，在Graphic圖上輸入，F(xiàn)QCY11.DT07為固定小數(shù)0.1，如YT-32需計量150L，則系數(shù)調(diào)出窗口輸入0.75，即FQC502.BSET=150L。現(xiàn)場的管道及閥門的分布情況如圖1所示。這是在工程師站組態(tài)的Graphic圖（操作監(jiān)視畫面），用于操作、監(jiān)視整個計量過程情況。圖中采用CS3000中的變色功能，在閥門打開時，相應的位置閥門由原來的綠色變?yōu)榧t色，表示該閥門狀態(tài)是開。功能按鍵及選擇哪個罐，則相應的按鍵的背景色變?yōu)榫G色。其它的狀態(tài)、功能變化由順控表ST01FQC、ST07及ST08控制。計量過程如下：
1、計量判斷。輸入系數(shù)“0.75”，按“制造”、“開始”、“YT-32”，計量由ST07表進行判斷，如表中第1列的所有條件成立，則執(zhí)行表ST08的第3步，計量開始。如流量計正在使用中，則第2列的條件成立，操作站報警提示“FQC502正在使用中”，不能計量，必須等到別的罐計量完了，才能進行。
2、計量執(zhí)行。執(zhí)行ST08的第3步，進行配方數(shù)據(jù)設(shè)定，流量計給定值設(shè)定、流量累積值收集器清零，啟動1秒計時器，之后執(zhí)行第4步，計時時間到，置初期化標志NSW101.PV為0（N），計量中標志NSW102.PV為1（Y），提出計量要求，執(zhí)行表ST01FQC的第2步，進行計量。
在ST01FQC的第2步，先對流量計計量完標志NSW362.PV置為0，流量計累積值SUM清零，之后執(zhí)行第5步；判斷FQC502.BSET有給定值，不為0，則置流量計計量中標志NSW361.PV為1，打開YT-32計量閥門，執(zhí)行第8步，F(xiàn)QC502狀態(tài)變?yōu)锳UT（自動），NDO001Y2（流量計后的氣動閥）打開，啟動10秒計時器、脈沖計數(shù)器，計量開始，此時監(jiān)視圖上的兩個閥門變?yōu)榧t色。直至FQC502報警BEND（批量計量結(jié)束），流量計狀態(tài)恢復為手動狀態(tài)，NDO001Y2關(guān)閉，再啟動10秒計時器，執(zhí)行第12步，延時關(guān)閉YT-32計量閥門，計時時間完了，關(guān)閉YT-32計量閥門，同時置流量計計量完標志為1。執(zhí)行第10步，等待表ST08執(zhí)行完第6步，使其條件成立，在打印機打印輸出YT-32本次計量的設(shè)定值和實際計量值，并在操作監(jiān)視畫面上顯示。
當流量計計量完標志NSW362.PV為1，則表ST08執(zhí)行第5步，進行數(shù)據(jù)收集，收集到UN209.DT01。執(zhí)行第6步，把FQC502計量中標志NSW361.PV置為0。之后執(zhí)行第7步，置YT-32計量中標志NSW102.PV為0，計量完標志NSW103.PV為1；操作監(jiān)視畫面中的閥門狀態(tài)及按鍵狀態(tài)恢復到原來的狀態(tài)，完成整個計量過程。FQC502計量實行表是YT-32、YT-33和YT-34共用，YT-33和YT-34的計量判斷表和計量執(zhí)行表則跟ST07及ST08類同。
四、結(jié)論
該流量自動計量過程自從使用以來，操作簡單可靠，同一系統(tǒng)中各個罐的計量按控制過程有序地進行，保證了計量的準確無誤，實用性強。
參考文獻：
1、CENTUM CS綜合生產(chǎn)控制系統(tǒng)概說.橫河西儀有限公司（XYC），1994(7).
[關(guān)鍵詞]固態(tài)電子盤 抗惡劣環(huán)境計算機 指標
中圖分類號：P256 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2015）40-0007-02
1、概述
近年來隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，對抗惡劣環(huán)境計算機的各項性能指標提出更高要求，應用領(lǐng)域不斷擴大。在研制、開發(fā)抗惡劣環(huán)境計算機的過程中發(fā)現(xiàn)，制約其可靠性的關(guān)鍵部件之一就是外部存儲器。
以往抗惡劣環(huán)境計算機外部存儲器采用的機械式硬盤。由于機械式硬盤是機電一體化產(chǎn)品，其工作溫度、機械震動等環(huán)境適應性遠不能滿足抗惡劣環(huán)境計算機的要求。隨著半導體存儲技術(shù)日漸成熟、完善，固態(tài)電子盤逐步取代機械式硬盤成為抗惡劣環(huán)境計算機的外部存儲器。但由于儲存容量較小難以滿足大數(shù)據(jù)量存儲，為尋求一種大容量高可靠性的外部存儲設(shè)備，我們著手對大容量固態(tài)電子盤的研制開發(fā)工作。
2、構(gòu)成
固態(tài)電子盤由存儲載體、控制器、接口以及電源管理等部分構(gòu)成。
2.1 存儲載體
固態(tài)電子盤利用超大規(guī)模集成電路flash存儲芯片陣列作為儲存載體，取代硬盤高速旋轉(zhuǎn)磁盤載體。其特點是減少尋道延遲時間，由于沒有精密機械設(shè)備提高了使用壽命，降低了功耗。為提高存儲容量存儲載體選用k9k4g080um存儲芯片。
2.2 控制器
控制器是固態(tài)電子盤的關(guān)鍵元器件之一，完成存儲數(shù)據(jù)在flash存儲芯片陣列讀寫管理。
2.3 接口
固態(tài)電子盤接口設(shè)計與標準硬盤接口一致，接口采用2.0mm標準IDE接口。
3、設(shè)計方案
3.1 Flash盤控制器
經(jīng)過查閱大量的資料及分析，F(xiàn)lash盤控制器采用了SST公司生產(chǎn)具有的IDE接口控制器SST55ld019。該控制器具有電路簡單、速度快、可靠性高等特點。其中最大特點是控制容量大（最高可達24G），為今后固態(tài)電子盤持續(xù)升級帶來很大方便。其功能框圖如圖1：
SST55ld019控制器內(nèi)部包含了一個微控制器和嵌入式Flash文件管理系統(tǒng)。控制器和主機的接口允許數(shù)據(jù)寫入Flash介質(zhì)以及從Flash介質(zhì)讀出。MCU負責把IDE命令轉(zhuǎn)換成Flash介質(zhì)操作所需的數(shù)據(jù)和控制信號。SRAM緩沖極大地優(yōu)化了主機和Flash介質(zhì)之間的數(shù)據(jù)傳輸。內(nèi)部DMA直接把緩沖數(shù)據(jù)傳輸?shù)紽lash介質(zhì)，越過MCU，提高數(shù)據(jù)吞吐率。嵌入式Flash文件系統(tǒng)為基于文件的操作系統(tǒng)提供了方便。多任務(wù)接口可以對多個Flash介質(zhì)器件進行讀/寫、編程和擦除操作。SCI接口用于重新進行芯片初始化過程和配置ID號，為硬件調(diào)試提供方便。
NAND Flash存儲器
NAND Flash存儲器是固態(tài)電子盤的關(guān)鍵元器件之一，其性能直接影響到設(shè)備性能優(yōu)劣。
該存儲器為采用頁面管理方式，基本存儲容量為128MΧ8，頁容量為512字節(jié)。其原理框圖見圖2所示：
NAND型閃存的基本存儲單元是頁（Page）（可以看到，NAND型閃存的頁就類似硬盤的扇區(qū)，硬盤的一個扇區(qū)也為512字節(jié)）。每一頁的有效容量是512字節(jié)的倍數(shù)。所謂的有效容量是指用于數(shù)據(jù)存儲的部分，實際上還要加上16字節(jié)的校驗信息，因此我們可以在閃存廠商的技術(shù)資料當中看到“（512+16）Byte”的表示方式。目前2Gb以下容量的NAND型閃存絕大多數(shù)是（512+16）字節(jié)的頁面容量，2Gb以上容量的NAND型閃存則將頁容量擴大到（2048+64）字節(jié)。
NAND型閃存以塊為單位進行擦除操作。閃存的寫入操作必須在空白區(qū)域進行，如果目標區(qū)域已經(jīng)有數(shù)據(jù)，必須先擦除后寫入，因此擦除操作是閃存的基本操作。一般每個塊包含32個512字節(jié)的頁，容量16KB；而大容量閃存采用2KB頁時，則每個塊包含64個頁，容量128KB。
尋址時，NAND型閃存通過8條I/O接口數(shù)據(jù)線傳輸?shù)刂沸畔堪鼈魉?位地址信息。由于閃存芯片容量比較大，一組8位地址只夠?qū)ぶ?56個頁，顯然是不夠的，因此通常一次地址傳送需要分若干組，占用若干個時鐘周期。NAND的地址信息包括列地址（頁面中的起始操作地址）、塊地址和相應的頁面地址，傳送時分別分組，至少需要三次，占用三個周期。隨著容量的增大，地址信息會更多，需要占用更多的時鐘周期傳輸，因此，NAND型閃存的一個重要特點就是容量越大，尋址時間越長。而且，由于傳送地址周期比其他存儲介質(zhì)長，因此NAND型閃存與其他存儲介質(zhì)相比不太適合大量的小容量數(shù)據(jù)的讀寫請求。
決定NAND型Flash存儲介質(zhì)的主要因素有：頁數(shù)量、頁容量、塊容量、I/O位寬、頻率等等。
目前我們所選用的K9K4G080u Flash存儲介質(zhì)為頁數(shù)量為512MΧ8，頁容量為2KB，則它的尋址時間（即傳送地址時間）為4個周期。
NAND型閃存的讀取步驟分為：發(fā)送命令和尋址信息將數(shù)據(jù)傳向頁面寄存器（隨機讀穩(wěn)定時間）數(shù)據(jù)傳出（每周期8bit，需要傳送512+16或2K+64次）。NAND型閃存的寫步驟分為：發(fā)送尋址信息將數(shù)據(jù)傳向頁面寄存器發(fā)送命令信息數(shù)據(jù)從寄存器寫入頁面。K9K4G080 Flash存儲介質(zhì)讀一個頁需要：6個命令、尋址周期×50ns+12μs+（2K+64）×50ns=131.1μs；K9K4G08U0M實際讀傳輸率：2KB字節(jié)÷131.1μs=15.6MB/s；寫一個頁需要：6個命令、尋址周期×50ns+（2K+64）×50ns+300μs=405.9μs。K9K1G080實際寫傳輸率：2112字節(jié)÷405.9μs=5MB/s。
塊是擦除操作的基本單位，由于每個塊的擦除時間幾乎相同（擦除操作一般需要2ms，而之前若干周期的命令和地址信息占用的時間可以忽略不計），塊的容量將直接決定擦除性能。大容量NAND型閃存的頁容量提高，而每個塊的頁數(shù)量也有所提高，一般4Gb芯片的為2KB字節(jié)×64個頁=128KB。
接口設(shè)計
為提高固態(tài)電子盤的通用性，接口設(shè)計為目前硬盤廣泛使用的標準IDE接口。該接口在物理上實現(xiàn)了IDE-40芯插座和IDE-44芯插座兼容的方式，可直接連接到PC機硬盤連線，也可直接用于連接移動式（筆記本連接方式）接口，電信號與通用標準IDE接口完全兼容。其排列如圖3所示。
電路設(shè)計
由于NAND Flash存儲器的工作電壓是+3.3V，F(xiàn)lash盤控制器同時使用+5V和3.3V。因此在固態(tài)電子盤上單獨設(shè)計了一個電源轉(zhuǎn)換和穩(wěn)壓電路，通過這部分電路為固態(tài)電子盤提供所需要的5V和3.3V工作電壓和斷電保護。
固態(tài)電子盤外部時鐘設(shè)計為可調(diào)節(jié)模式，通過RC振蕩來激發(fā)外部時鐘，通過選擇不同的電阻和電容來調(diào)節(jié)到我們需要的外部時鐘，這里，我們的外部時鐘在10～100MHz可選，不同的外部時鐘可影響到固態(tài)電子盤的讀寫性能。外部時鐘越高，讀寫速度越快。
3.5 固態(tài)電子盤設(shè)計
通過上述分析固態(tài)電子盤用SST55ld019控制器來驅(qū)動24片K9K4G080 Flash存儲芯片。并將全部元器件放置在一塊PCB板上。高速PCB設(shè)計為多層印制版，大小為 99×65mm？。外部時鐘頻率設(shè)計為23MHz，總?cè)萘繛?2G，最大讀速度：15.6MB/S；最大寫速度：5MB/S。接口設(shè)計為筆記本式標準的2.0mm間距IDE接口，支持主/副盤選擇。其原理框圖如下圖所示：
由固態(tài)電子盤的原理框圖可以得到，電子盤的設(shè)計邏輯實現(xiàn)了IDE接口，并將有關(guān)信號嵌入系統(tǒng)總線中，又在物理上實現(xiàn)了IDE-40芯插座和IDE-44芯插座兼容的方式，可直接連接到PC機硬盤連線，也可直接用于連接移動式（筆記本連接方式）接口。
電子盤的設(shè)計是通過將IDE信號邏輯嵌入到Flash盤控制器中，通過驅(qū)動器和總線驅(qū)動器的轉(zhuǎn)換，將命令和數(shù)據(jù)地址總線轉(zhuǎn)換成多個并行的數(shù)據(jù)地址總線和命令，操作時通由FALE和FCLE來鎖存信號區(qū)分，并用譯碼器來將片選信號轉(zhuǎn)換成多個片選信號，以此實現(xiàn)一個控制器與多個NAND Flash存儲介質(zhì)的連接，從而實現(xiàn)增大電子盤容量。
同時，我們用全固件和工業(yè)級的芯片和器件設(shè)計整個固態(tài)電子盤，滿足了高低溫和震動沖擊的要求，適應了惡劣環(huán)境下對硬盤要求的需要。
4、固態(tài)電子盤的提升
通過設(shè)計12G固態(tài)電子盤，我們掌握了一些設(shè)計固態(tài)電子盤的關(guān)鍵技術(shù)和資料。目前，我們所設(shè)計成型的固態(tài)電子盤容量還不是很大，不能滿足大容量的數(shù)據(jù)存儲和交換。但是，通過改進性設(shè)計和選用高性能的Flash盤控制器以及大容量的Flash存儲芯片，我們可以提高固態(tài)電子盤的存儲容量和讀寫速度以及性能。
高性能的Flash盤控制器可以控制更多的Flash存儲芯片，并提高時鐘頻率，同時也增加對Flash存儲介質(zhì)的讀頻率。選用大容量的Flash存儲介質(zhì)，不僅增大了Flash存儲介質(zhì)本身的頁容量、頁數(shù)量和塊容量，同時也增加了I/O位寬，將數(shù)據(jù)線增大到16條，帶寬增加一倍，再通過時鐘頻率的增大，則其讀寫性能將大大增加，以一個K9K4G160u為列，每頁為2KB，但結(jié)構(gòu)為（1K+32）×16bit。K9K4G16U0u讀一個頁需要：6個命令、尋址周期×50ns+25μs+（1K+32）×50ns=78.1μs。K9K4G160u實際讀傳輸率：2KB字節(jié)÷78.1μs=26.2MB/s。K9K4G16寫一個頁需要：6個命令、尋址周期×50ns+（1K+32）×50ns+300μs=353.1μs。K9K4G160u實際寫傳輸率：2KB字節(jié)÷353.1μs=5.8MB/s。從以上可以看出，它的讀寫性能比起K9K4G080u大大增加。
通過改進使固態(tài)電子盤總?cè)萘靠稍龃蟮?4G以上，更加適用于大容量的數(shù)據(jù)存儲和交換，更能滿足惡劣環(huán)境下對數(shù)據(jù)存儲和交換的需要。并能根據(jù)實際需要，通過原理設(shè)計和重新選用芯片，設(shè)計出512M～24G或更大容量的電子盤，滿足用戶需求。
5、結(jié)束語
目前，已設(shè)計的12G容量固態(tài)電子盤已投入使用，并能在全加固和惡劣環(huán)境下運行正常，各項技術(shù)指標均達到了設(shè)計要求。
參考文獻
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關(guān)鍵詞：發(fā)電機定子 安裝 扁擔梁 應用
中圖分類號：TK-9 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2013）01（a）-00-02
發(fā)電機定子是火力發(fā)電廠汽機房內(nèi)單體起重量最大的設(shè)備之一。由于各個火電廠廠房、行車的結(jié)構(gòu)和額定起重量的不同，以及布置方式的不同，定子的吊裝方法也很多，具體用什么方法，是在保證吊裝裝置必須滿足安全強度要求的前提下，從經(jīng)濟分析的角度認真分析確定。
1 情況簡介
在火電廠中，發(fā)電機定子的重量一般都超過汽機房行車的額定起重量，因而發(fā)電機定子的安裝從設(shè)計、安裝等，都是需要特別重視的問題，定子的吊裝同樣涉及汽機房平臺、梁的強度要求，定子的吊裝通常在機房安裝完成之后，因此用專用的吊裝梁是一種經(jīng)濟可行的方法。下面用武鄉(xiāng)電廠定子的吊裝為例，來說明定子的扁擔梁吊裝方案。
武鄉(xiāng)電廠發(fā)電機為哈爾濱電機廠制造的QFSN-600-2YHG型汽輪發(fā)電機。發(fā)電機靜子重量310T，外形尺寸φ4000×10350 mm，布置在汽機房13.65 m平臺，距其中心線2530 mm處，設(shè)計有可拆卸吊攀。根據(jù)現(xiàn)有機械，擬采用CKE4000C履帶吊卸車，將靜子從運輸鐵路吊運至主廠房擴建端。用7250履帶吊和CKE4000C履帶吊雙車抬吊，將靜子起升至擴建端外的臨時支撐平臺上，再用液壓推力千斤頂將定子平移至基座位置。最后，用行車和230T門型吊車雙車抬吊，將臨時裝置拆除，使定子就位。
2 梁負荷分配計算
吊裝梁采用制作的箱型梁，外形尺寸見圖，長7500 mm，定子前吊點距梁前端500 mm，兩吊點間距5060 mm，400T履帶吊（230T門型吊車）吊點距定子前吊點1008 mm，7250履帶吊（汽機房行車）吊點距定子后吊點1440 mm。以G1為支點，可得：
F2×6500+F1×1008=G3×3250+G2×5060 G梁=10T G1=155T G2=155T
可知F1=230T F2=90T
3 梁強度計算
3.1 計算說明
計算中涉及到的尺寸數(shù)據(jù)和位置如圖2；h：表示梁整體高度1000 mm；h0：表示腹板高度940 mm；b：表示兩腹板間凈距離450 mm；b1：表示翼緣寬度550 mm；b2：表示翼緣外邊伸出腹板長度30 mm；δ：表示腹板厚度20 mm；t1：表示上翼緣厚度30 mm；t2：表示下翼緣厚度30 mm；l：表示梁計算長度7500 mm；a表示梁內(nèi)部橫向加勁板間距500 mm；
3.2 梁強度校核
強度計算包括：抗彎強度、抗剪強度、剛度、梁折算應力、腹板局部擠壓強度、腹板折算應力和翼緣板折算應力。
3.2.1 抗彎強度校核
最大彎矩計算：
對梁上各受力點進行彎矩合成得出各受力點彎矩如下。
MG1=0，MF1=155×104×1008=156240×104N?mm
MG3=230×1042242-155×104×3250=11910×1044N?mm
MG2=90×104×1440=129600×104N?mm
MF2=0，Mmax= MF1=156240×104N?mm
Mmax為最大彎矩；W為凈面積抵抗矩；
梁慣性矩Ix=2×20×9403/12+550×30×4852×2=10.531×109 mm4
則W= 2Ix/ h =2.1×107 mm3
σ=Mmax/W=156240×104/2.1×107=74.4 MPa ≤140 MPa，滿足要求。
3.2.2 抗剪強度校核
τ=Qmax .S/I.δ≤[τ]
Qmax：最大剪力；S：驗算處半面積矩（即中和軸以上毛截面對中和軸的面積矩）；I：驗算處的截面慣性矩（因本梁僅承受垂直剪力，I=Ix）；
S=w30×550×485+2×20×470×235=12.42×106
τ=Qmax.S/I.δ=155×104×12.42×（10.531×109×40）=45.7 mpa
滿足要求
3.2.3 梁折算應力校核
σzs=（σ2+3τ2）1/2≤1.1f=（74.42+3×45.72）1/2=108.63 mPa≤1.1f=258 mPa
σzs為折算應力；σ為截面彎曲應力；τ為截面剪切應力；
3.3 梁整體穩(wěn)定性驗算
計算長度L=5500；翼緣寬度b1=550 mm則L/ b1=5500/550=10
整體穩(wěn)定性滿足要求。
3.4 梁局部穩(wěn)定性驗算
b/t=275/30=9.2
3.5 梁吊耳計算
3.5.1 90 t吊耳計算
90噸吊耳采用30 mm鋼板制作，具體尺寸見上圖，2只吊耳各承受45 t剪力。
關(guān)鍵詞：粒子群算法 收縮因子 變風量空調(diào)系統(tǒng) PID控制器
0 引言
變風量(VAV)空調(diào)系統(tǒng)因其優(yōu)良的節(jié)能性和舒適性，獲得了越來越廣泛的應用。VAV空調(diào)系統(tǒng)的控制機理并不是很復雜，末端送風裝置是實現(xiàn)變風量功能的關(guān)鍵，而選擇何種控制系統(tǒng)并與末端送風裝置進行有機結(jié)合是整個VAV空調(diào)系統(tǒng)最重要的環(huán)節(jié)之一。
目前，由于傳統(tǒng)的變風量空調(diào)系統(tǒng)中PID控制參數(shù)存在整定困難，所以效果往往不是那么理想，自適能力存在著一定的問題，為了解決傳統(tǒng)方法對于非線性系統(tǒng)控制效果不佳的問題，很多傳統(tǒng)學者將一些智能算法引入到送風量控制當中，比較有代表性的是PID參數(shù)自整定控制方法，它是基于遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或模糊控制這幾項算法基礎(chǔ)的。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等為代表的自整定算法相比，本文所采用的引入收縮因子的粒子群算法來進行PID參數(shù)自整定控制更具有優(yōu)勢，首先，它計算效率高，計算方法簡單易行，由于計算量小，它又具有易實現(xiàn)的特點。采用引入收縮因子的粒子群算法的PID控制策略可以使系統(tǒng)具有更好的適應性，更適合于VAV 空調(diào)系統(tǒng)的控制，也更加適合空調(diào)行業(yè)未來的發(fā)展。
1 基于改進的粒子群算法
1999年Clerc提出帶收縮因子的粒子群算法更有效的控制了微粒的飛行速度，他認為帶收縮因子的粒子群算法具有良好的收斂性，同時又不用限制最大速度，因此，比慣性權(quán)重的粒子群算法更簡單，能使算法達到全局探測與局部開采兩者之間的有效平衡。
算法如下：
式（1）中λ稱為收縮因子，起類似于Vmax的作用，用來控制和約束微粒的飛行速度。同時，Eberhart和Shi在文獻中也證明了收縮因子λ比慣性權(quán)重ω更能有效的約束微粒飛行的速度，同時增強了算法的搜索能力。而通過有關(guān)人員研究發(fā)現(xiàn)，采用收縮因子的粒子群算法，其種群規(guī)模取20~50，C參數(shù)取4.05~4.1時，可以有較好的收斂速度和精度。
2 建模
2.1 空調(diào)房間模型的建立
為了方便研究，建模時暫不考慮它的純滯后。空調(diào)房間基本上可以看做是恒溫室。根據(jù)能量守恒定律，恒溫室中能量蓄存量的變化率，等于單位時間內(nèi)進入恒溫室的能量與單位時間內(nèi)由恒溫室流出的能量之差。即：
上述關(guān)系的數(shù)學表達式是：
式（2）中，C1為恒溫室的容量系數(shù)(包括室內(nèi)空氣的蓄熱和設(shè)備與圍護結(jié)構(gòu)表層的蓄熱)，kJ/℃；tn、ts為室內(nèi)空氣溫度（或回風溫度）和送風溫度；w為送風量，m3/h；ρ為空氣密度，kg/m3，可取ρ=1.2；c為空氣定壓比熱，KJ/kg?K，可取c=1.01；qn為室內(nèi)散熱量kJ/h；r為恒溫室圍護結(jié)構(gòu)的熱阻，K/W；t0為室外空氣溫度，℃。
對于變風量空調(diào)系統(tǒng)，由于采用一定的送風溫度，因此將（4）式進行如下處理：
（3）
式（3）右邊可分別看做房間調(diào)節(jié)通道和干擾通道兩部分，經(jīng)化簡為：
（4）
其中，T為空調(diào)房間的時間常數(shù)，h；kw為房間調(diào)節(jié)通道的放大系數(shù)，℃/(m3/s)；kq為房間擾動通道的放大系數(shù)，℃/(kJ/s)；Δq為室內(nèi)外干擾量的變化換算成室內(nèi)熱量的變化，kJ/h。式（5）就是空調(diào)房間在變風量系統(tǒng)下的數(shù)學模型。由式（5）可得到調(diào)節(jié)通道及擾動通道的傳遞函數(shù)，并考慮到實際傳感器往往存在延遲，故在仿真時加入純滯后環(huán)節(jié)τ：
（5）
2.2 壓力無關(guān)型末端裝置建模
目前，我們最常采用的是壓力無關(guān)型變風量末端裝置，它是為了克服系統(tǒng)末端較強的二次干擾而設(shè)計的，壓力無關(guān)型是指當送風管道內(nèi)靜壓發(fā)生變化時，不會干擾到正常的室內(nèi)溫度，由于變風量空調(diào)系統(tǒng)流量的二次干擾非常明顯，我們可以采用串級調(diào)節(jié)，智能樓宇環(huán)境對溫度測控精度較高，因此要格外注意。
系統(tǒng)框圖如圖1所示
2.3 控制算法
為了得到使系統(tǒng)指標為最優(yōu)的一組主副控制器PID參數(shù)。我們可以利用粒子群根據(jù)事先確定的指標J進行自尋優(yōu)控制，它主要是利用系統(tǒng)的誤差e(t)，從而得到主副控制器PID參數(shù)。基于引入收縮因子的粒子群PID自整定控制系統(tǒng)框圖如圖2所示，算法流程圖如圖3所示。
這里將PID控制器的三個重要參數(shù)Kp、Ki、Kd作為粒子群算法的粒子群維數(shù)，而粒子群規(guī)模及最大迭代次數(shù)可根據(jù)文獻提出的范圍內(nèi)任意設(shè)置。通過上述的尋優(yōu)過程即可獲得較好的控制效果。
3 工程仿真
通過以上的模型建立過程，根據(jù)空調(diào)房間的某一工況可得到如下的傳遞函數(shù)：
(6)
然后利用引入收縮因子的粒子群算法對PID參數(shù)進行自整定控制. 根據(jù)實際的工程情況，采樣時間ts設(shè)為20s，粒子群維數(shù)取為3，同時為了兼顧算法的有效性和執(zhí)行效率，粒子群規(guī)模取為30，最大迭代次數(shù)設(shè)為200次.c1和c2分別取為2.8、1.3，則根據(jù)式(1)可計算得λ=0.7298。采用常規(guī)方法整定的常規(guī)PID控制、帶收縮因子、加入擾動的常規(guī)PID控制、加入擾動的帶收縮因子的系統(tǒng)仿真圖及適應度函數(shù)下降曲線如圖4～圖8 所示。由圖中看出系統(tǒng)初始波動較大，穩(wěn)定時間也較長控制效果不盡如人意。
通過仿真圖對比可以看出，如果利用加入擾動的帶收縮因子粒子群算法，可以使種群算法的多樣性得到有效的保證，采用加入擾動的帶收縮因子粒子群算法進行PID自整定后，原控制系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時間、上升時間、超調(diào)量都能得到有效控制，它對改善系統(tǒng)的性能，增加其控制精度和適應性都有良好的效果，同時它還能消除靜差，增加系統(tǒng)的魯棒性。
4 結(jié)論
通過仿真研究，我們可以看出，基于引入收縮因子的粒子群PID 參數(shù)的控制系統(tǒng)具有很強的自適應能力，它基本不依賴于控制器設(shè)計經(jīng)驗，是一種自整定控制系統(tǒng)，它可以取得更優(yōu)的動態(tài)性能.為VAV空調(diào)系統(tǒng)PID控制器的設(shè)計提供了一種新的思路.同時，它又具有很強的魯棒性，應用于非線性和不確定性的VAV空調(diào)系統(tǒng)時可以取得較為良好的效果，能適應我國目前空調(diào)業(yè)界的發(fā)展。
參考文獻：
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關(guān)鍵詞：量子算法；Shor算法；Grover算法；量子通信；量子智能計算
【分類號】：TM743
1.概述
量子計算是計算機科學與量子力學相結(jié)合的產(chǎn)物，根據(jù)Moore定律可知：當計算機的存儲單元達到原子層次時，顯著地量子效應將會嚴重影響計算機性能，計算機科學的進一步發(fā)展需要借助新的原理和方法【1】，量子計算為這一問題的解決提供了一個可能的途徑。
根據(jù)量子計算原理設(shè)計的量子計算機是實現(xiàn)量子計算的最好體現(xiàn)。量子計算機是利用微觀粒子狀態(tài)來進行存儲和處理信息的計算工具【2】。其基本原理是通過物理手段制備可操作的量子態(tài)，并利用量子態(tài)的疊加性、糾纏性和相干性等量子力學的特性進行信息的運算、保存和處理操作，從本質(zhì)上改變了傳統(tǒng)的計算理念。
量子通信是量子理論與信息理論的交叉學科，是指利用量子的糾纏態(tài)實現(xiàn)信息傳遞的通訊方式。量子的糾纏態(tài)是指：相互糾纏的兩個粒子無論被分離多遠，一個粒子狀態(tài)的變化都會立即使得另一個粒子狀態(tài)發(fā)生相應變化的現(xiàn)象。量子通信主要包括兩類：用于量子密鑰的傳輸，和用于量子隱形傳態(tài)和量子糾纏的分發(fā)。與傳統(tǒng)的通信技術(shù)相比，量子通信具有容量大，傳輸距離遠和保密性強的特點。
2.量子計算基礎(chǔ)
2.1 量子位
計算機要處理數(shù)據(jù)，必須把數(shù)據(jù)表示成計算機能夠識別的形式。與經(jīng)典計算機不同，量子計算機用量子位來存儲信息，量子位的狀態(tài)既可以是0態(tài)或1態(tài)，也可以是0態(tài)和1態(tài)的任意線性疊加狀態(tài)。一個n位的量子寄存器可以處于 個基態(tài)的相干疊加態(tài) 中，即可以同時存儲 種狀態(tài)。因此，對量子寄存器的一次操作就相當于對經(jīng)典計算機的 次操作，也就是量子的并行性。
2.2.量子邏輯門
對量子位的態(tài)進行變換，可以實現(xiàn)某些邏輯功能。變化所起到的作用相當于邏輯門的作用。因此，提出了“量子邏輯門”【3】的概念，為：在一定時間間隔內(nèi)，實現(xiàn)邏輯變換的量子裝置。
量子邏輯門在量子計算中是一系列的酉變換，將酉矩陣作為算符的變換被成為酉變換。量子位的態(tài) 是希爾伯特空間（Hilbert空間）的單位向量，實現(xiàn)酉變換后希爾伯特空間，在希爾伯特空間內(nèi)仍為單位向量。【4】
3.量子算法
量子算法的核心就是利用量子計算機的特性加速求解的速度，可以達到經(jīng)典計算機不可比擬的運算速度和信息處理功能。目前大致五類優(yōu)于已知傳統(tǒng)算法的量子算法：基于傅里葉變換的量子算法，以Grover為代表的量子搜素算法，模擬量子力學體系性質(zhì)的量子仿真算法，“相對黑盒”指數(shù)加速的量子算法和相位估計量子算法。
3.1基于傅里葉變換的量子算法
Shor于1994年提出大數(shù)質(zhì)因子分解量子算法，而大數(shù)質(zhì)因子分解問題廣泛應用在RSA公開密鑰加密算法之中，該問題至今仍屬于NP難度問題。但是Shor算法可以在量子計算的條件下，在多項式時間內(nèi)很有效地解決該問題。這對RSA的安全性有著巨大的挑戰(zhàn)。
Shor算法的基本思想是：利用數(shù)論相關(guān)知識，通過量子并行特點，獲得所有的函數(shù)值；再隨機選擇比自變量小且互質(zhì)的自然數(shù)，得到相關(guān)函數(shù)的疊加態(tài)；最后進行量子傅里葉變換得最后結(jié)果。構(gòu)造如下函數(shù)：
就目前而言，該算法已經(jīng)相對成熟，對其進行優(yōu)化的空間不大。目前研究者的改進工作主要是：通過對同余式函數(shù)中與N互質(zhì)的自然數(shù)選擇的限制，提高算法成功的概率。Shor算法及其實現(xiàn)，對量子密碼學和量子通信的發(fā)展有著極重要的價值。[7]
3.2以Grover為代表的量子搜素算法
3.2.1 Grover算法
Grover算法屬于基于黑箱的搜索算法，其基本思想為：在考慮含有 個數(shù)據(jù)庫的搜索問題，其中搜索的解恰好有 個，將數(shù)據(jù)庫中的每個元素進行量化后，存儲在 個量子位中， 與 滿足關(guān)系式 。【8】將搜索問題表示成從0到 的整數(shù) ，其中函數(shù) 定義為：如果 是需要搜索的解， ；若不是需要搜索的解，那么 。【12】
具體算法如下：
（1）初始化。應用Oracle算子 ，檢驗搜索元素是否是求解的實際問題中需要搜索的解。
（2）進行Grover迭代。將結(jié)果進行阿達馬門（Hadamard門）變換。
（3）結(jié)果進行 運算。
（4）結(jié)果進行阿達馬門變換。【12】
4. 量子智能計算
自Shor算法和Grover算法提出后，越來越多的研究員投身于量子計算方法的計算處理方面，同時智能計算向來是算法研究的熱門領(lǐng)域，研究表明，二者的結(jié)合可以取得很大的突破，即利用量子并行計算可以很好的彌補智能算法中的某些不足。
目前已有的量子智能計算研究主要包括：量子人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，量子進化算法，量子退火算法和量子免疫算法等。其中，量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和量子進化算法已經(jīng)成為目前學術(shù)研究領(lǐng)域的熱點，并且取得了相當不錯的成績，下面將以量子進化算法為例。
量子進化算法是進化算法與量子計算的理論結(jié)合的產(chǎn)物，該算法利用量子比特的疊加性和相干性，用量子比特標記染色體，使得一個染色體可以攜帶大數(shù)量的信息。同時通過量子門的旋轉(zhuǎn)角度表示染色體的更新操作，提高計算的全局搜索能力。
目前量子進化算法已經(jīng)應用于許多領(lǐng)域，例如：工程問題、信息系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等。同時，伴隨著量子算法的理論和應用的進一步發(fā)展，量子進化算法等量子智能算法有著更大的發(fā)展前景和空間。
參考文獻
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10.解光軍，范海秋，操禮程.一種量子神經(jīng)計算網(wǎng)絡(luò)模型
關(guān)鍵詞：量子保密；通信技術(shù)；應用；未來發(fā)展
引言
隨著信息化時代的到來，人們無時無刻都在接發(fā)文字信息、視頻信息、電子信息等，給人們的生活、工作、學習和社會各個領(lǐng)域帶來了新的改變。為了保障信息通信的安全，防止信息傳遞過程中存在的泄露風險，采取量子保密通信技術(shù)，有效避免信息被攻擊破譯，保障了信息傳遞的絕對安全[1]。量子保密通信改變了傳統(tǒng)加密通信的局限性和不安全性，解決了存在的安全隱患問題，根據(jù)量子力學原理與科學信息技術(shù)的有效結(jié)合，采用高精度量子測量技術(shù)和高精準量子計算技術(shù)進行計算、編碼和信息傳輸，發(fā)揮了高效安全的通信性能。量子計算利用量子力學規(guī)律來調(diào)控量子信息單元進行計算，能夠進行大規(guī)模、多線程地數(shù)據(jù)處理，具有超強的計算能力和精密的邏輯性[2]。在依靠量子比特工作中，由于量子位存在的并行性、糾纏性和疊加性，量子算法在進行問題處理時就能夠做出傳統(tǒng)計算無法比擬的超強處理能力，實現(xiàn)超高精度、超高速度的工作效率[3]。隨著國內(nèi)外量子信息技術(shù)科技的發(fā)展，針對現(xiàn)有公鑰體系在單向計算時存在的易被攻擊威脅，造成信息發(fā)生泄漏的嚴重后果，開展量子密鑰分發(fā)技術(shù)的保密通信的創(chuàng)新研發(fā)，滿足了當前信息化社會和數(shù)字化經(jīng)濟時代的需求。通過量子保密通信技術(shù)的研究與應用，推動了量子保密通信標準化工作的進行和未來的無限發(fā)展。
1量子保密通信技術(shù)應用
1.1量子密鑰分發(fā)技術(shù)應用
量子密鑰分發(fā)是根據(jù)量子測不準原理、量子不可分割和量子態(tài)不可復制的特性來實現(xiàn)，量子生成的通信密碼校驗絕對的安全性，不會被任何方式破解。通信雙方建立量子密碼分享協(xié)議，發(fā)送方和接受方以單光子的狀態(tài)作為信息載體來建立密鑰，保證密鑰分發(fā)的安全性，密鑰分發(fā)采取一次一密的加密體制建立安全通信密碼。密鑰分發(fā)完成后需要進行信息協(xié)同和隱私保密增強，糾正密鑰中存在的錯誤，使密鑰保持一致性，進一步增強信息隱私的保密安全。根據(jù)協(xié)議隨機選擇調(diào)制每一個光子的基矢，隨機的基矢可以對接收端進行監(jiān)測，在偏振編碼過程中采用單光子的水平偏振態(tài)（0°）、垂直偏振態(tài)（90°）、偏振態(tài)（+45°）和偏振態(tài)（-45°）的4個量子態(tài)，來進行不同自由度的編碼，可以選擇垂直方向，也可以沿水平方向或其它角度作為量子信息的載體。發(fā)送方隨機使用2組基矢，按照事先約定的單光子水平偏振態(tài)通過量子信道發(fā)送給協(xié)議用戶，當用戶接收到光子后也隨機地使用2組基矢進行偏振態(tài)的測量，如果制備基矢和檢測基矢兼容，則表示收發(fā)隨機數(shù)完全一致，如果存在不同，發(fā)送方和用戶在從新進行比對制備基和測量基基矢，直到收發(fā)雙方擁有完全一致的隨機數(shù)序列密鑰。密鑰分發(fā)、生成后不會被破譯或計算破解，即使在密鑰生成過程中被竊聽也會被通信方發(fā)現(xiàn)，仍然不會泄密，保證了絕對的安全性[4]。
1.2量子保密通信與后量子安全加密應用
近年來，我國在量子信息技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展迅速，在量子保密通信的研發(fā)中獲得突破性進展，利用量子保密通信技術(shù)克服了傳統(tǒng)通信技術(shù)存在的安全隱患問題，保證了通信的安全性和可靠性[5]。量子保密通信具備巨大的信息存儲與攜帶性能，量子計算機可以面對各種復雜難度的計算，并能進行高時速、高精準的并行計算處理能力。量子保密通信是在原有的公鑰體系進行創(chuàng)新改進，采取量子密鑰分發(fā)和加密的量子保密通信方案，以應對原有量子計算體系內(nèi)存在的安全威脅，并對現(xiàn)有加密體制進行升級，應用計算破解能力的后量子加密技術(shù)提高了被破解能力，避免信息泄露。量子保密通信與后量子加密的應用，為未來量子安全信息加密技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展具有重要的意義[6]。
1.2.1量子保密通信方案量子保密通信利用量子態(tài)的疊加性和量子不可克隆原理，采取密鑰分發(fā)的密碼技術(shù)，對傳輸?shù)男畔⑦M行一次一密的加密方法，完善了加密體制，實現(xiàn)了信息傳輸?shù)陌踩浴?/p>
1.2.2后量子加密后量子加密技術(shù)是一種新的加密方法，通過運用許多先進的技術(shù)對現(xiàn)有的加密體制算法進行升級改進，例如網(wǎng)格編碼算法和橢圓曲線算法等，增加了防御能力，可以完全抵抗黑客的計算破解，后量子新型信息加密技術(shù)能夠與現(xiàn)有的信息安全系統(tǒng)實現(xiàn)兼容和平滑升級演進。
1.3量子保密通信應用
量子保密通信為未來信息安全提供了保障，是信息領(lǐng)域的重要技術(shù)手段，在量子保密通信中量子密鑰分發(fā)作為關(guān)鍵技術(shù)，與典型網(wǎng)絡(luò)組織和現(xiàn)有通信系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相融合，建立了網(wǎng)絡(luò)管控、安全服務(wù)、密鑰生成層、密鑰分發(fā)層、密鑰應用層等組織結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了通信網(wǎng)絡(luò)的可用性和安全可靠性，并應具備靈活高效、可擴展的未來發(fā)展的建設(shè)需求。系統(tǒng)分為發(fā)送裝置和接受裝置，利用公共信道對密鑰分發(fā)協(xié)議合法的通信雙方發(fā)送共享的隨機密鑰。其中，密鑰生成層將生成制備的量子密鑰提供給上層，在密鑰中繼、密鑰轉(zhuǎn)發(fā)、密鑰存儲、密鑰輸出過程中，密鑰應用層為量子密鑰的保密通信服務(wù)提供服務(wù)，網(wǎng)絡(luò)管控平臺負責網(wǎng)絡(luò)運營管理，安全服務(wù)平臺則負責密碼服務(wù)和安全管理。量子密鑰分發(fā)是以量子物理與信息學為基礎(chǔ)，利用量子態(tài)糾纏重疊的力學特性，在通訊雙方之間產(chǎn)生并分享一個隨機的安全的密鑰，運用一次一密的加密方法，通過量子信道完成信息的安全傳送。由于傳統(tǒng)量子信道在傳送數(shù)據(jù)進行量子密鑰服務(wù)的加密業(yè)務(wù)時，量子信道存在傳輸損耗，量子密鑰分發(fā)距離會被限制距離，需設(shè)置中繼節(jié)點來完成長距離的接力傳送，導致安全防護存在困難，存在安全隱患。因此在現(xiàn)有較大規(guī)模的量子保密通信網(wǎng)絡(luò)中，都采用可信中繼技術(shù)是異或后的中繼技術(shù)，量子密鑰只會在節(jié)點處暫存經(jīng)過異或后，不會對中繼節(jié)點造成影響，具有信息傳輸?shù)陌踩院透咝省?/p>
2量子保密通信目前發(fā)展狀況
隨著量子保密通信的發(fā)展，世界各國試用點呈現(xiàn)逐步成熟趨勢，但在應用推廣方面暴露出一些問題。主要包括三個方面：（1）應用場景受到限制當前，量子保密通信主要面向金融、政府等長期安全性較高的特定場景之中，市場規(guī)模較為分散，傳統(tǒng)通信業(yè)界對于量子保密通信應用目前仍然處于熱情度較低的狀態(tài)。此外，由于量子態(tài)信號與傳統(tǒng)信號混合傳輸時，將引入劣化性能，導致量子保密通信組網(wǎng)需要借助額外獨立光纖鏈路才能獲取所需資源。（2）技術(shù)瓶頸待解決在百公里長距離傳輸情況下，量子保密通信可用安全碼率大約為15kbit/s量級，相比于當前光傳達網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)的量級信息傳輸差距較大，無法實現(xiàn)對信號的一一加密。此外，在量子保密通信組網(wǎng)方面，由于量子態(tài)存儲技術(shù)尚不成熟，因此，有關(guān)量子存儲方面難以實現(xiàn)，其中涉及的關(guān)鍵技術(shù)仍需進一步驗證分析。（3）安全性存在一定風險在實際通信過程中，信道節(jié)點不理想特性使其難以滿足安全性標準，成為不法分子利用的安全漏洞，所以針對通信安全性升級將是運營維護所面臨的一個難題，現(xiàn)階段，由于通信密鑰生成碼率也相對較低，很難滿足一次一密要求。現(xiàn)階段，我國量子保密通信技術(shù)在業(yè)務(wù)、市場、商用的應用都處于推廣初期階段，在量子密鑰分發(fā)技術(shù)組網(wǎng)理念和技術(shù)研究中，仍然面臨一些問題有待研究和探討。
3量子保密通信標準化工作策略與未來發(fā)展
3.1量子保密通信標準化工作策略
在未來量子保密通信技術(shù)研發(fā)中，應保證量子保密通信設(shè)備系統(tǒng)的功能與性能的一致性和可靠性，增加設(shè)備系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)層面的兼容性、靈活性和安全性，在設(shè)備和系統(tǒng)技術(shù)、安全性能、組網(wǎng)以及加密等各個方面，逐步完善應用體制，在未來發(fā)展中形成完整的標準規(guī)范體系。首先，在國家政策支持的基礎(chǔ)上，應加強量子密鑰分發(fā)技術(shù)前沿技術(shù)領(lǐng)域的研究工作，創(chuàng)新開發(fā)新型協(xié)議技術(shù)、系統(tǒng)器件和架構(gòu)方案，加快提升量子密鑰分發(fā)技術(shù)和系統(tǒng)設(shè)備成熟度、實用化水平和性價比，不斷提高量子密鑰分發(fā)和后量子加密的技術(shù)水平，完善加密體制。然后，應加強量子保密通信的商業(yè)化應用和市場開拓規(guī)劃的工作策略和未來發(fā)展方向，積極推進產(chǎn)業(yè)合作，開展多樣化的商業(yè)部署模式，制定標準化工作策略，為應用發(fā)展做好引導和培育市場需求。最后，應加快我國量子保密通信網(wǎng)絡(luò)項目工程的建設(shè)，升級設(shè)備完善標準，提高量子密鑰分發(fā)系統(tǒng)的網(wǎng)管和運維能力，使量子保密通信系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)在完善的密鑰管理設(shè)備與加密通信設(shè)備進行安全可靠的通信，以商業(yè)化應用推廣和市場化發(fā)展為未來建設(shè)目標，增加網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的實際可用性和安全性等標準的建設(shè)規(guī)模。目前，我國量子保密通信技術(shù)已經(jīng)實現(xiàn)了實用化、產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展水平，在國家政策的大力支持下在社會各領(lǐng)域得到了廣泛的應用。隨著國家實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，量子信息技術(shù)作為我國科技創(chuàng)新的重要發(fā)展技術(shù)，應加快發(fā)展量子信息產(chǎn)業(yè)，推動量子技術(shù)與社會經(jīng)濟領(lǐng)域的深度融合，增加產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，為國家安全、國防軍事提供強大的技術(shù)支持，新興的量子信息產(chǎn)業(yè)推動了我國戰(zhàn)略性發(fā)展方向。
3.2未來發(fā)展前景
量子保密通信技術(shù)在未來發(fā)展進程中，量子保密通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展是未來量子技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵，需要加強技術(shù)成熟度、設(shè)備可靠性和投入產(chǎn)出性價比等各方面的研究，開展標準化工作策略以促進技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。近年來，隨著量子保密通信技術(shù)的不斷創(chuàng)新，世界各國在量子保密通信技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的市場競爭日趨激烈，我國雖然處于世界領(lǐng)先地位，應需加強對量子技術(shù)研究機構(gòu)、系統(tǒng)設(shè)備廠商和建設(shè)運營單位進行大力扶持，在政策支持優(yōu)勢下強化關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展能力，以增強科技實力，提高市場競爭能力。積極推廣大規(guī)模產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，標準規(guī)范產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，促進量子保密通信商業(yè)化推廣、產(chǎn)業(yè)鏈壯大和產(chǎn)業(yè)化得到健康發(fā)展。
3.2.1分發(fā)系統(tǒng)性能指標和實用化水平有提升空間量子密鑰分發(fā)系統(tǒng)在現(xiàn)有光纖網(wǎng)絡(luò)之中單跨傳輸距離在百公里以內(nèi)，密鑰成碼率有待進一步提高。同時，量子密鑰系統(tǒng)工程化也具有一定提升空間。此外，量子保密通信系統(tǒng)仍需要密鑰管理，將其與信息通信行業(yè)緊密融合，加密通信設(shè)備。
3.2.2抗量子計算破解的安全加密面向未來量子計算對于現(xiàn)有加密體系存在的破解威脅，需設(shè)計抗量子計算破解安全加密方案，快速提升量子密鑰分發(fā)技術(shù)和實用化水平，這是贏得加密技術(shù)體制的關(guān)鍵。
3.2.3量子保密通信商業(yè)化開拓仍需進一步探索量子保密通信是對現(xiàn)有通信技術(shù)的一種有效安全性提升技術(shù)，能夠解決密鑰分發(fā)安全性問題，提升通信安全性等級，具有長期性和高安全性。尤其在金融專網(wǎng)方面，其產(chǎn)業(yè)規(guī)模相對有限，因此，在后續(xù)研究進程中，逐漸完善量子通信保密技術(shù)，將其推廣到投入產(chǎn)出性行業(yè)之中，從設(shè)備升級、標準完善、市場探索等方面進行逐一推廣與應用。因此，在今后發(fā)展過程中，應凝聚各方形成合力，提升工程化實用水平，引導應用產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展，重視標準化測試，引導產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。
