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申请/专利权人：南昌大学;南昌大学新一代信息技术产业研究院

摘要：本发明公开一种基于量子郊狼优化算法的总谐波失真还原方法，包括：初始化候选解种群，每个候选解都由一组参数表示；量子旋转门使用量子旋转门对每个候选解进行编码；可以将每个候选解表示为一个量子态；评估代价函数：评估每个候选解的代价函数值，代价函数是总谐波失真；选择和交叉：选择和交叉优秀候选解以生成新的种群；重复迭代直到满足停止准则为止。本发明设计了一种新的量子郊狼优化算法的总谐波失真还原技术来最小化混合发电系统中的总谐波失真。量子土狼优化算法系统是通过将量子的概念与传统的土狼优化算法结合而来的。本发明对比例积分控制器的积分和比例增益变量进行了调整，从而达到减小总谐波失真的目的。

主权项：1.一种基于量子郊狼优化算法的总谐波失真还原方法，其特征在于，包括：步骤110、初始化：初始化候选解种群，每个候选解都由一组参数表示；步骤120、量子旋转门使用量子旋转门对每个候选解进行编码；可以将每个候选解表示为一个量子态；步骤130、评估代价函数：评估每个候选解的代价函数值，代价函数是总谐波失真；步骤140、选择和交叉：选择和交叉优秀候选解以生成新的种群；步骤150、重复迭代：在新的种群中重复执行步骤120-140直到满足停止准则为止；其中，初始化具有Na和Nb郊狼数量的候选解的种群，评估郊狼的社会条件作为代价函数；社会条件使用公式来定义，X是全局优化问题的决策变量，X1，X2，...，Xn是影响土狼活动的不同因素；n代表搜索空间的维度，a表示第a个郊狼，k代表郊狼的群组，代表第k群组的第a匹郊狼在第t时刻的社会条件，t表示设计变量的模拟时间；在搜索区域中形成了任意的郊狼作为候选解，定义为Urm和Lrm分别描述了在搜索空间中第m维的最大和最小水平，α∈[0，1]，α为均匀概率下在[0，1]范围内生成的实数随机数，指定为一个任意值；评估每只土狼在当前社会条件下的适应情况：最初，郊狼会被随机分配到狼群，但是郊狼有时会随机地离开狼群，单独行动，或者加入一个其他的狼群，郊狼是否被驱逐出狼群取决于当前狼群内郊狼的数量，用概率公式来确定，其中p1取大于1的值；考虑一个最小化问题，在t时刻的第k个狼群的alpha定义为：郊狼优化算法所有郊狼信息进行链接以表示其群体文化趋势：其中，Gk，t表示对于[1，n]空间范围内的每一匹郊狼，在t时刻第k族群的所有郊狼的等级社会条件；郊狼优化算法计算郊狼的年龄并考虑郊狼的出生和死亡，郊狼的出生取决于双亲的社会条件以及环境影响，记为：在公式中βm表示第m维决策变量界限中的任意值，rm∈[0，1]是[0，1]内的随机数，确定了群体k中的任意郊狼，m1和m2计算任意设计参数，krc是分散概率，krj是联合概率，krj对双亲产生同样的影响；郊狼优化算法中，用郊狼受到的alpha影响和族群影响表示郊狼族群内部的文化互动，用γ1表示alpha影响，γ2表示族群影响，按均匀分布概率选取随机郊狼，alpha影响意味着从族群中的随机郊狼ar1到alpha郊狼的文化差异，族群影响意味着从随机郊狼ar2到群体文化倾向的文化差异，记为：使用公式根据alpha和族群影响更新社交特征，其中，r1和r2是均匀概率生成的[0，1]内的任意值；对新的社会条件进行评价：郊狼的认知能力决定了新的社会条件是否比旧的更好，由以下公式表示：其中，将量子郊狼优化算法应用于郊狼优化算法中；量子郊狼优化算法采用了与量子理论相关的概念，包括：量子测量、量子纠缠和态叠加；QC的中心单元是量子位；两个主要的状态|0和|1构成了一个量子位，量子比特的状态表示为线性组合其中，τ和代表复数，一般称为量子态的概率幅，|τ|2表示从量子态|qubit变化为|0的概率，表示从量子态|qubit：变化为|1的概率，τ和必须满足归一化，即：一个量子由k个量子比特组成；所有量子都包含2k个可能的取值，假设量子比特的总数为k，得到2k个基本状态，通过2k个概率幅确定最终的状态，多个量子比特的状态表示为：其中，α为Cz被定义为|z的概率幅，存在以下关系：其中，量子门改变量子比特的状态，在量子计算中旋转门用于生成有效的解并最终检测全局最优解，用于将量子比特从一个状态转换为另一个状态；旋转门通过改变量子比特的相对相位来实现转换；旋转门旋转量子比特的状态矢量，使量子比特的相对相位发生改变，从而影响到它们的概率幅；旋转门的描述如下：其中，Δθh表示量子位的旋转角度，而Δ和则表示旋转的大小和方向。

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