1) quantum swarm evolutionary
量子群进化
2) quantization of subgroup
子群量子化
3) quantum evolution
量子进化
1.
This paper proposes a kind of mixed optimization algorithm that combines quantum evolution with simulate anneal algorithm,which based on the capacity of parallel searching of quantum algorithm and the capacity of serial searching of Simulate Anneal Algorithm.
将量子算法和模拟退火算法相结合,提出一种量子进化和模拟退火的混合优化算法。
4) binary quantum particle swarms optimization algorithm
二进制量子粒子群优化算法
1.
With the combination of discrete particle swarm optimization,a new binary quantum particle swarms optimization algorithm was proposed.
分析量子计算的特点,对量子旋转门进行研究,给出了新的量子旋转门调整策略,并与离散二进制粒子群优化算法进行组合,提出了二进制量子粒子群优化算法。
5) Binary Quantum Particle Swarm Optimization(BQPSO)
二进制量子化粒子群算法(BQPSO)
补充资料：单量子阱(见量子阱)
单量子阱(见量子阱)
single quantum well
单且子阱sillgle quantum well见量子阱。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条