检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张豫婷南京邮电大学

学位级别：硕士

现有的量子遗传算法、量子蚁群算法、量子粒子群算法等量子群智能算法由于将量子计算和群智能算法结合，具有并行性、收敛速度快、种群多样性好、较强的全局搜索能力等优点。经典菌群算法是一种模仿自然界生物进化的仿生学群智能算法，... 详细信息

现有的量子遗传算法、量子蚁群算法、量子粒子群算法等量子群智能算法由于将量子计算和群智能算法结合，具有并行性、收敛速度快、种群多样性好、较强的全局搜索能力等优点。经典菌群算法是一种模仿自然界生物进化的仿生学群智能算法，本文将量子计算与仿生菌群算法相融合，提出一种新的量子菌群算法，并将其应用在0-1背包和TSP问题上。本文的主要研究内容如下：首先，分析了经典菌群算法的基本原理和算法流程，详细研究了趋化行为、繁殖行为和迁徙行为，并且通过几种不同类型的基准函数仿真测试，对经典菌群算法的性能进行分析，总结出了经典菌群算法在求解最优化问题中的优势和不足。其次，分析了量子计算的基本概念和原理，并将量子计算和菌群算法相结合，用量子染色体表示细菌个体，用量子旋转门对细菌位置进行更新，提出一种新型的量子菌群算法，然后详细介绍了量子菌群算法的概念、量子染色体编码方式、算法流程和具体的实现操作方法，并通过几组不同类型的典型测试函数进行仿真实验，深入分析量子菌群算法的性能，表明了相对于菌群算法而言量子菌群算法具有非常大的优势。最后，分析了0-1背包问题和TSP问题的相关概念、模型、分类和常用的求解方法，将量子菌群算法应用在0-1背包问题和TSP问题上，并通过几组数据进行测试仿真，验证了量子菌群算法的成功，成功地实现了量子菌群算法的理论与实际相结合。

关键词：量子计算菌群算法量子菌群算法 0-1背包 TSP问题

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自适应相位旋转的量子菌群算法

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信号处理 2015年第8期31卷 901-911页

作者：吴九龙李飞郑宝玉南京邮电大学信号处理与传输研究院南京210003

量子菌群算法是将量子计算与菌群觅食优化算法相融合而得到的一种量子智能算法,但该算法存在鲁棒性比较差和寻优时间比较长的缺陷。为解决该问题,本文设计了一种旋转相位自适应调整的量子旋转门,并用其完成细菌的趋化操作,提出了一种自... 详细信息

量子菌群算法是将量子计算与菌群觅食优化算法相融合而得到的一种量子智能算法,但该算法存在鲁棒性比较差和寻优时间比较长的缺陷。为解决该问题,本文设计了一种旋转相位自适应调整的量子旋转门,并用其完成细菌的趋化操作,提出了一种自适应相位旋转的量子菌群算法。通过16个不同类型的标准测试函数对其优化性能进行研究,统计结果表明该算法在低维时,对于多种种类的测试函数,在收敛精度和稳定性上都要优于改进前的量子菌群算法,且优化结果要明显优于经典的菌群觅食优化算法和量子遗传算法。进一步研究表明,在达到指定收敛精度的情况下,该算法的平均收敛概率是最高的,平均运行时间和平均迭代步数是最短的。而在高维情况下,该算法则对碗状和碟状类型的测试函数比较适用。

关键词：菌群觅食优化算法量子菌群算法量子计算自适应相位旋转

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基于量子菌群算法的三维多输入输出下行链路传输优化方案

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计算机应用 2017年第A02期37卷 15-19页

作者：仇林杰季薇李汀梁彦南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

三维多输入多输出(3D MIMO)技术能够充分利用垂直维的自由度,有效抑制小区间同频用户的干扰。为了进一步提高系统总的频谱效率和小区边缘用户的频谱效率,针对3D MIMO下行链路无线通信系统,提出一种传输优化方案。所提方案以最大化频谱... 详细信息

三维多输入多输出(3D MIMO)技术能够充分利用垂直维的自由度,有效抑制小区间同频用户的干扰。为了进一步提高系统总的频谱效率和小区边缘用户的频谱效率,针对3D MIMO下行链路无线通信系统,提出一种传输优化方案。所提方案以最大化频谱效率为准则,引入联合传输技术对小区边缘用户进行传输,通过调整功率分配和波束下倾角来优化频谱效率函数。针对非凸的目标优化函数,采用量子菌群算法进行求解。以两个波束的功率和下倾角作为菌群,小区总的频谱效率作为适应度函数,在约束条件下通过趋化、复制和驱散步骤不断更新菌群,最终获得适应度函数的最优值。仿真结果表明,所提传输方案取得了较高的系统总频谱效率和小区边缘用户的频谱效率。

关键词：三维多输入多输出联合传输频谱效率非凸优化问题量子菌群算法

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自适应量子菌群算法的研究及应用

自适应量子菌群算法的研究及应用

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作者：吴九龙南京邮电大学

学位级别：硕士

群智能算法是近年人工智能领域的研究热点,菌群算法凭借其结构简单、灵活、鲁棒性强和自组织能力等优点受到国际计算智能界的广泛关注。然而,该算法存在收敛速度慢,对于复杂多峰函数容易陷入局部最优的问题。针对该问题,本文从更加真实... 详细信息

群智能算法是近年人工智能领域的研究热点,菌群算法凭借其结构简单、灵活、鲁棒性强和自组织能力等优点受到国际计算智能界的广泛关注。然而,该算法存在收敛速度慢,对于复杂多峰函数容易陷入局部最优的问题。针对该问题,本文从更加真实地模仿细菌行为和引入量子计算两个角度对菌群算法进行了改进,并用改进后的量子菌群算法解决了4G移动通信中MIMO-OFDM信道估计鲁棒训练序列的设计问题。本文的主要研究内容如下:第一,对经典菌群算法进行深入研究,发现细菌的前进过程是向随机方向沿直线前进,然而这并不符合细菌真实的觅食过程。针对该问题,本文使细菌向当前种群最优细菌的位置弯转前进。通过典型的基准函数对改进后的算法进行测试,实验结果表明改进后的算法相比原算法加快了搜索速度,提高了局部搜索的能力。第二,对量子菌群算法的性能进行研究,实验表明其优化结果要明显优于经典菌群算法。进一步对其主要参数——旋转角度进行对比分析,从实验结果中可以看出不同的旋转角度最终的优化结果相差很大,说明固定的旋转相位是影响量子菌群算法优化性能的一个主要因素。第三,针对上述问题设计了一种自适应旋转相位的量子菌群算法,使旋转相位的角度与当前细菌和当前细菌的角度差相关。通过16个不同类型的标准测试函数对其优化性能进行研究,统计结果表明该算法在低维时,收敛精度和稳定性都要优于改进前的算法,且优化结果要明显优于经典的菌群算法和量子遗传算法。进一步研究表明,在达到指定收敛精度的情况下,该算法的平均收敛概率是最高的,平均运行时间和平均迭代步数是最短的。第四,分析了MIMO信道估计中鲁棒训练序列设计的问题,其本质上是一种min-max优化问题。鉴于量子菌群算法在复杂非凸优化问题上的优势,设计了一种基于量子菌群算法求解该鲁棒训练序列的方法。仿真结果显示,本章提出的算法和已有的基于迭代算法的鲁棒设计,在Kronecker信道和任意相关信道两种情况下,前者算法估计出的信道均方误差都要小于后者,且在低信噪比情况下效果更为明显。

关键词：菌群算法量子菌群算法自适应相位旋转 MIMO信道估计鲁棒优化

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认知无线电网络场景下的主用户定位方法研究

认知无线电网络场景下的主用户定位方法研究

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作者：肖婵婵南京邮电大学

学位级别：硕士

主用户位置感知是认知无线电的基本特征之一。在认知无线电网络中，处于不同位置的次用户通过利用所感知到的自身周围的频谱空洞和主用户的位置信息，可以计算出自己与主用户之间的距离，进而对当前空闲频谱的接入机会进行有效的评估，... 详细信息

主用户位置感知是认知无线电的基本特征之一。在认知无线电网络中，处于不同位置的次用户通过利用所感知到的自身周围的频谱空洞和主用户的位置信息，可以计算出自己与主用户之间的距离，进而对当前空闲频谱的接入机会进行有效的评估，根据评估结果选用相应的技术在不干扰主用户的前提下实现对当前频谱空洞的优化利用。利用主用户的定位信息，还可以提供许多基于位置信息的增值业务，如基于位置辅助的网络优化等。因此，本文研究认知无线电网络中主用户定位的问题，并提出基于量子遗传模拟退火算法和量子菌群算法的主用户定位方法。本文的主要研究内容如下：首先，分析了现有的测距技术，重点探讨了基于接收信号强度的测距方法，特别是对本文采用的对数阴影路径损耗无线传播模型进行了深入的研究和分析，考虑到该模型的阴影效应带来的测距误差，采用对主用户发射信号进行采样接收并求均值的策略，该策略能够有效的降低阴影效应的影响。其次，研究了量子遗传模拟退火算法和量子菌群算法，对于量子遗传模拟退火算法，在分析量子遗传算法和模拟退火算法的基本原理、实现方法和局限性基础上，考虑将量子遗传算法和模拟退火算法相结合，用模拟退火思想改进量子遗传算法实现了量子遗传模拟退火算法，并通过几组不同类型的典型测试函数进行仿真实验，表明了相对于量子遗传算法而言量子遗传模拟退火算法具有很大的优势。对于量子菌群算法，同样通过几组不同类型的典型测试函数进行了仿真实验，并和量子遗传模拟退火算法进行了对比。最后，在分析主用户定位问题的本质基础上，将主用户定位问题转化为优化问题，并给出了转化成优化问题的数学模型，提出分别利用量子遗传模拟退火算法和量子菌群算法实现对主用户的定位。以定位结果的平均定位误差为定位性能评价指标，从两种不同的网络部署结构（inner case和outer case）进行了仿真分析，每种部署结构下主要从影响定位性能的三个参数（接收信号强度的采样次数、参考次用户数量、标准差σ）进行了讨论,并将量子遗传模拟退火定位算法、量子菌群定位算法和最小二乘定位算法进行了对比，验证了基于量子遗传模拟退火算法和量子菌群算法的主用户定位方法的可行性及优势。

关键词：认知无线电网络主用户定位量子遗传模拟退火算法量子菌群算法接收信号

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大规模MIMO系统中的导频优化与设计

大规模MIMO系统中的导频优化与设计

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作者：邵宇南京邮电大学

学位级别：硕士

随着移动通信业务需求的急速增长,通信系统需满足更大的系统容量和更高的传输速率。由于大规模MIMO(Multiple input multiple output)系统具有庞大数量的天线,所以大规模MIMO可以从中获得成倍的系统容量,并且由于波束赋形和空间复用技... 详细信息

随着移动通信业务需求的急速增长,通信系统需满足更大的系统容量和更高的传输速率。由于大规模MIMO(Multiple input multiple output)系统具有庞大数量的天线,所以大规模MIMO可以从中获得成倍的系统容量,并且由于波束赋形和空间复用技术的使用,系统能够得到更大的增益效果,这些优点使得大规模MIMO技术成为了第五代移动通信中的重要研究热点。以大规模MIMO系统为例,当前第五代移动通信中用户数量激增,而可供用户使用的导频数量却远远不能充分提供给每个用户,这种情况下用户间只能选择重复使用导频,从而造成导频污染(Pilot Contamination)。所以在大规模MIMO系统中根据小区间用户之间的干扰特性等来设计导频分配算法来达到消除或抑制导频污染十分重要。本文的主要研究内容就是在大规模MIMO系统模型的基础上根据实际情况模拟多小区多用户场景,根据用户之间的干扰问题来设计导频分配算法。本文主要研究工作如下:(1)基于无线通信信道的物理特性,研究和分析大规模MIMO系统的传输特性,重点研究了上行传输系统中的导频传输信道估计问题。并在此基础上,研究了大规模MIMO系统模型研究了导频干扰问题,建立了导频污染问题的数学模型,以此作为后续研究导频设计与优化的基础。(2)在大规模MIMO系统模型下,分析了多小区多用户之间的干扰情况,根据用户之间的干扰情况构造系统中用户间的潜在干扰图。然后考虑多用户之间的干扰和问题,利用多用户之间的干扰和最小的思想设计导频分配方案,在接近最优性能的情况下大大降低计算复杂度。通过仿真实验和复杂度分析也证明了这一算法的合理性。(3)在多小区多用户的大规模MIMO系统中,将量子菌群优化算法(Quantum Bacterial Foraging Optimizatiom,QBFO)与导频分配方案结合起来,把整个系统的导频分配方案视为一条染色体,整个细菌种群就是多个随机导频分配方案的集合。通过寻找最优解的方法来搜索最优导频分配方案。与传统的菌群算法以及其它优化算法相比,这种方案直接以寻求最优导频分配方案为目标,而基于多用户间干扰和的导频分配方案是一种间接解决导频污染的方案。量子菌群算法收敛速度明显更快,能更快速的搜索到最优解或者接近最优解。仿真实验结果表明,QBFO算法在处理导频分配问题上可以达到接近最优系统速率,而且与BFO和QPSO等其它群智能算法相比,QBFO求解优化目标收敛速度更快。

关键词：大规模MIMO 导频分配潜在干扰用户干扰和量子菌群算法

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无线传感器网络辅助认知无线电频谱感知与分配方法研究

无线传感器网络辅助认知无线电频谱感知与分配方法研究

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作者：葛文雪南京邮电大学

学位级别：硕士

无线传感器网络辅助认知无线电频谱感知是一项新型且具有发展前景的技术，利用无线传感器网络实时监测频谱使用情况，并将信息有效反馈给认知用户，将能支持授权用户与未授权用户在同一区域有效共存。本文主要研究无线传感器网络辅助认... 详细信息

无线传感器网络辅助认知无线电频谱感知是一项新型且具有发展前景的技术，利用无线传感器网络实时监测频谱使用情况，并将信息有效反馈给认知用户，将能支持授权用户与未授权用户在同一区域有效共存。本文主要研究无线传感器网络辅助认知无线电频谱感知方法及其改进方案，并在获得的频谱感知结果基础上，结合量子菌群算法实现公平有效的频谱分配机制。全文的主要研究工作如下：第一，介绍了无线传感器网络辅助认知无线电频谱感知的系统结构及基本原理，分析了无线传感器网络的本地感知算法和协作感知算法，重点研究了基于能量检测的本地频谱感知算法原理及协作感知的三种融合准则。基于三种信道进行仿真并分析比较了不同融合准则下系统的检测性能。第二，针对传感器节点能量有限的特点，提出了一种改进的基于无线传感器网络的频谱感知方案。详细阐述了改进算法的原理：保证系统达到一定的检测性能的前提下，按照某个准则选取合适的传感器节点参与感知，从而降低能耗。基于三种信道的仿真结果表明所提出的算法大大降低了系统能耗并改善了系统检测性能。第三，在无线传感器网络频谱感知结果基础上，研究了图论着色的频谱分配模型，并提出了基于量子菌群算法的认知无线电频谱分配方案。仿真结果表明本文提出的算法相对于传统频谱分配算法能够更好地实现系统效益和公平性的最大化。

关键词：无线传感器网络认知无线电频谱感知频谱分配图论着色量子菌群算法

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3D MIMO系统中稀疏信道估计算法研究

3D MIMO系统中稀疏信道估计算法研究

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作者：薛金鼎南京邮电大学

学位级别：硕士

随着对下一代移动宽带通信系统的信道容量以及数据传输速率增加的需求,三维多输入多输出(3D MIMO)系统近年来已经引起了很多关注。同时,高精确度的信道估计不可避免地是设计3D MIMO系统的最基本的任务之一。针对该问题,本文主要研究并... 详细信息

随着对下一代移动宽带通信系统的信道容量以及数据传输速率增加的需求,三维多输入多输出(3D MIMO)系统近年来已经引起了很多关注。同时,高精确度的信道估计不可避免地是设计3D MIMO系统的最基本的任务之一。针对该问题,本文主要研究并改进量子菌群觅食算法,然后提出一种新颖的基于量子菌群觅食算法的3D MIMO稀疏信道估计机制。本文的主要研究工作如下:第一,研究3D MIMO信道特性,对比分析3D MIMO信道与2D特性之间的区别。研究分析了3D MIMO多径信道的稀疏性,并基于稀疏特性,采用经典的最小二乘准则(LS)与迭代重加权最小二乘准则(IRLS),匹配追踪准则(MP)与正交匹配追踪准则(OMP)对3D MIMO进行稀疏信道估计性能的研究。第二,研究并改进了量子菌群算法。近年来,群智能算法因为其操作简单、鲁棒性能强、自组织能力更优的优点,收到了国际计算智能界的广泛关注,并在无线通信、信号处理等方面得到了具体的应用。首先分析了QBFO算法的性能,并对繁殖操作以及驱散操作进行深入研究,提出新的繁殖操作选择机制和自适应驱散概率,通过4种不同类型的标准测试函数对改进后的QBFO算法的性能进行研究。研究结果表明,改进后的QBFO算法收敛速度更快,性能更优。第三,提出了基于QBFO算法的3D MIMO稀疏信道估计机制。首先,针对3D MIMO多径信道的稀疏性,提出一种混合范式优化准则。鉴于量子菌群算法在结局复杂组合问题上的优势,设计了一种基于量子菌群算法的3D MIMO稀疏信道机制。数值仿真结果显示相较于传统非智能算法,基于QBFO算法的估计机制能够有效改善3D MIMO信道估计的估计性能。

关键词： 3D MIMO 稀疏信道信道状态信息量子菌群算法稀疏信道估计均方误差

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3D MIMO系统中基于量子智能计算的干扰抑制技术研究

3D MIMO系统中基于量子智能计算的干扰抑制技术研究

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作者：周杨南京邮电大学

学位级别：硕士

3D MIMO技术作为5G移动宽带通信系统的关键技术之一,越来越受到国内外专家以及学者的关注。干扰抑制技术可以有效地降低干扰,提高通信质量,是3D MIMO无线通信系统的核心技术之一。量子菌群算法结合了量子计算和群智能算法的思想,可以用... 详细信息

3D MIMO技术作为5G移动宽带通信系统的关键技术之一,越来越受到国内外专家以及学者的关注。干扰抑制技术可以有效地降低干扰,提高通信质量,是3D MIMO无线通信系统的核心技术之一。量子菌群算法结合了量子计算和群智能算法的思想,可以用来求解传统的基于拉格朗日算子的优化算法无法解决的组合非凸优化问题,且收敛速度较快。本文基于改进的量子菌群算法,分别研究了考虑用户公平性情形下的基站波束下倾角以及功率的联合优化以及在大规模MIMO导频污染情形下的不同传输场景网络和速率的优化。本文的主要研究工作如下:第一,本文考虑多小区多用户3D MIMO下行链路传输系统,小区之间采取联合传输,在综合考虑系统频谱效率和用户公平性的基础上,设计了一种有效的传输方案来抑制系统中的干扰。在该方案中,联合优化小区中心用户和小区边缘用户特定的波束下倾角和功率并且保证每个用户都能达到一个可接受的最小和速率。目标优化问题是一个组合非凸优化问题,使用改进的量子菌群(IQBFO)算法对其进行求解。仿真结果表明,在考虑用户公平性(即所有用户都能以可接受的速率进行传输)的情况下,本文方案具有较大的系统吞吐量,而且,相比QBFO、QPSO、BFO等其它生物群智能算法,IQBFO算法在求解该目标优化问题时收敛更快。第二,在多小区多用户大规模3D MIMO下行链路网络中,当基站的天线数很大时,用户的信干噪比很大程度上取决于用户的位置以及大尺度衰落因子,网络的性能受各小区内的用户间干扰以及相邻小区中使用相同导频序列用户之间的小区间干扰影响。在此网络中,考虑三种不同的传输场景:广场、狭窄街道以及高楼,在每种传输场景下,用户都同时分布在小区中心和小区边缘扇区中,通过IQBFO算法求解各个基站的最优天线俯仰角,实现对这三种传输场景下的网络和速率的优化。仿真结果表明由于狭窄街道场景对应的用户分布更为密集,各个小区内的用户间干扰较为严重,导致网络的和速率较低,并且再一次证实了IQBFO算法在求解此类组合非凸优化问题时具有更佳的收敛特性。

关键词： 3D MIMO 干扰抑制量子菌群算法组合非凸优化传输场景

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3D MIMO系统下行链路传输技术的研究

3D MIMO系统下行链路传输技术的研究

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作者：仇林杰南京邮电大学

学位级别：硕士

多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术是移动通信系统的一项关键技术。随着有源天线阵列(AAS)的广泛应用,人们将二维MIMO信道模型扩展到能更精确模拟实际环境的三维MIMO信道。3D MIMO技术可以充分利用垂直维的自由度... 详细信息

多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术是移动通信系统的一项关键技术。随着有源天线阵列(AAS)的广泛应用,人们将二维MIMO信道模型扩展到能更精确模拟实际环境的三维MIMO信道。3D MIMO技术可以充分利用垂直维的自由度,进一步抑制了小区间同频用户的干扰,得到了学者的广泛关注。在3D MIMO下行链路传输过程中,小区用户间仍会受到干扰,为了满足用户对高速率的需求,减少小区用户间的干扰,人们引入了协作多点传输(Coordinated Multi-Point transmission/reception,CoMP)技术来解决干扰。目前,3D MIMO技术研究的重点为提高系统吞吐量和频谱效率,而对于能量效率关注较少,因此,3D MIMO技术与能量效率优化问题结合也是未来移动通信研究的重点。本文以3D MIMO系统下行链路传输场景为研究对象,分别就提高系统频谱效率和能量效率进行了如下两方面的研究:(1)基于量子菌群算法的3D MIMO下行链路传输优化方案。在3D MIMO下行链路传输过程中,分配给用户的功率、波束的下倾角、是否引入联合传输技术等因素均会影响系统总的吞吐量和小区边缘用户的频谱效率。因此,为了进一步提高系统总的频谱效率和小区边缘用户的频谱效率,提出了一种下行链路传输优化方案。方案以系统总的频谱效率为优化目标,以功率和两个波束下倾角为约束条件,构建了一个非凸优化问题,并利用量子菌群算法求出了最优解。仿真结果表明,所提传输方案取得了较好的系统总的频谱效率和小区边缘用户的频谱效率性能。(2)3D MIMO-OFDMA下行系统基于垂直波束赋形的能效优化资源分配算法。针对3D MIMO-OFDMA下行链路单小区多用户通信系统,提出了一种能效最优的资源分配算法。所提算法在垂直波束赋形技术下,以能量效率最大化为目标,通过调整资源分配、功率分配、波束下倾角来提高系统能量效率。根据分数优化理论,将复杂的分数优化问题转化为较易求解的整式优化问题,然后引入拉格朗日算子通过不断迭代得到能量效率的最优值。仿真结果表明,所提算法在较少迭代次数下求得了较高的系统能量效率值。

关键词：三维多输入多输出下行链路频谱效率量子菌群算法能量效率

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