31、量子进化算法与车辆噪声识别的创新研究

量子进化算法与车辆噪声识别的创新研究

量子进化算法在分形图像压缩中的应用

在分形图像压缩领域，量子进化算法（QEA）有着独特的应用。其核心流程如下：
1. 循环条件 ：通过一个 while 循环持续运行，直至满足终止条件。终止条件可以是最大代数条件或者收敛条件。
2. 观测操作 ：从 Q(t - 1) 观测得到 X(t)。
3. 评估操作 ：使用适应度函数对 X(t) 进行评估。
4. 更新操作 ：更新 Q(t)。
5. 存储操作 ：将 B(t - 1) 和 X(t) 中的最优解存储到 B(t) 中。若 B(t) 中的最优解比 b 更优，则将该最优解存储到 b 中。

在编码方面，对于每个范围块，QEA 会在所有的定义域池中搜索，以找到最佳匹配的定义域块。定义域块通过其在图像中的水平和垂直地址进行编码。因此，一个解是一个由三部分组成的二进制字符串，分别为 px、py、pT，它们分别代表定义域块在图像中的水平和垂直位置以及变换。对于一个 M × N 的图像，可能解的长度 m 计算如下：
[m = \lceil\log_2(M)\rceil + \lceil\log_2(N)\rceil + 3]
这里考虑了 8 种常见的变换，包括旋转 0°、90°、180°、270°，垂直翻转、水平翻转，相对于 45°翻转以及相对于 135°翻转。

为了验证该算法的性能，进行了一系列实验。实验选取了大小为 256×256 的灰度图像 Lena、