[发明专利]根据量子软计算控制过程或处理数据的方法和硬件体系结构

摘要

一种控制由控制信号(U*)驱动的过程(设备)以生成相应输出的方法,该方法包括生成误差信号(ε),该信号为过程的状态(X)和参考信号的状态(Y)的函数;生成一个控制信号(U*),并将其馈送到过程(设备),控制信号为误差信号(ε)和参数调整信号(CGS)的函数;导出信号(S),该信号表示要最小化的数量,通过处理过程的状态(X)和控制信号(U*)的成对值,计算该信号;根据控制信号(U*)的一组不同值,计算校正信号(k2),该信号最小化将要最小化的导出信号(S);根据误差信号(ε)和校正信号(k2),利用神经网络和模糊逻辑处理器计算参数调整信号(CGS)。本发明之方法的特征在于利用量子遗传搜索算法定期计算所述校正信号(k2),量子遗传搜索算法在于合并遗传算法和量子搜索算法。公开了本发明之方法的硬件实施方式。

主权项

1.一种控制由控制信号(U*)驱动的过程(设备)以生成相应输出的方法，该方法包括：生成误差信号(ε)，该信号为所述过程的状态(X)和参考信号的状态(Y)的函数；生成一个控制信号(U*)，并将其馈送到所述过程(设备)，控制信号为所述误差信号(ε)和参数调整信号(CGS)的函数；导出信号(S)，该信号表示要最小化的数量，通过处理所述过程的状态(X)和所述控制信号(U*)的成对值，计算该信号；根据所述控制信号(U*)的一组不同值，计算校正信号(k2)，该信号最小化将要最小化的所述导出信号(S)；根据所述误差信号(ε)和校正信号(k2)，利用神经网络和模糊逻辑处理器计算所述参数调整信号(CGS)，其特征在于：利用量子遗传搜索算法定期计算所述校正信号(k2)，合并遗传算法和量子搜索算法包括以下步骤：生成一组初始向量，该组向量以向量形式表示所述校正信号(k2)的不同的可能值；通过线性叠加所述初始集合的向量，计算第二组向量；根据量子搜索算法，对所述第二组向量进行一定次数的并行的随机编织运算和随机干扰运算，生成表示该过程(设备)的所述控制信号(U*)值的许多向量；把所述并行计算的各结果值与目标函数联系起来，目标函数为要最小化的数量(S)，通过使用与考虑的结果值相对应的所述控制信号(U*)和过程(设备)的状态(X)的成对值，计算该数量；使用所述目标函数，根据遗传算法，对所述并行计算的结果值进行选择操作；计算所述校正信号(k2)，作为所述选择的最终结果。