自适应量子遗传算法优化指挥控制结构设计

本文探讨了自适应量子遗传算法在指挥控制结构设计中的实际应用。针对作战过程中指挥控制结构设计中存在的复杂性，作者首先明确了一系列关键要素，如决策实体、工作负载等。他们将指挥控制结构的问题转化为数学模型，目标是通过最小化决策实体的工作负载的均方根来优化结构设计。 在这个过程中，作者引入了自适应量子遗传算法，这是量子计算与传统遗传算法相结合的一种创新方法。自适应策略的核心在于动态调整算法参数，具体包括自适应调整量子旋转门的角度，以提高算法的灵活性；自适应生成交叉概率，确保在搜索过程中能更好地探索解空间；以及自适应生成变异概率，保持算法的多样性，防止陷入局部最优。 实验结果显示，自适应量子遗传算法表现出显著的优势，体现在快速的进化速度和优良的搜索性能上。它能够有效地对各种平台集进行聚类分析，从而为指挥控制结构提供更优化的设计方案。该算法的应用有助于提升作战效率，降低工作负担，对于军事指挥系统的设计和优化具有重要的实践意义。 本文的研究得到了国家自然科学基金项目的资助（项目编号：61573017），并且作者涵盖了多个研究层次，包括吴瑞杰博士研究生、孙鹏副教授（研究方向为指控组织设计）、孙昱博士研究生和邓长来工程师（研究领域为无线通信）。论文引用了国际通用的分类号（TP391.9）和文献标识码(A)，并被发表在《某期刊》(1001-3695)2017年第7期，文章编号为1001-3695(2017)07-2045-04，doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2017.07.027。这是一项具有理论价值和实际应用前景的重要研究，为指挥控制领域的未来发展提供了新的思考角度和技术支持。