量子通信--量子群组测试，we describe the quantum group testing

基于量子计算的概念和原理，提出了一种新的免疫克隆算法，称为量子启发免疫克隆算法（QICA），以解决全局优化问题。 在QICA中，抗体被增殖并分为一组亚群。 亚群中的抗体由多态基因量子位表示。 在抗体的更新中，采用了通用的量子旋转门策略和动态调节角度机制来加速收敛。 量子非门用于实现量子突变，以避免过早收敛。 提出的量子重组实现了亚群之间的信息交流，提高了搜索效率。 理论分析证明，QICA收敛于全局最优。 在实验的第一部分中，使用10个无约束基准函数和13个约束基准函数来测试QICA的性能。 结果

基于群体智能优化算法的图像聚类分析，大多数都采用单一的编码方式，使搜索空间过于局限，算法很容易陷入局部最优，为了解决这个问题，提出一种混合编码方式的图像聚类分析算法（HEICA）。该算法构建一种基于图像聚类的混合编码模型，在扩大搜索空间范围的同时，与改进的雨林算法（IRFA）和量子粒子群算法（QPSO）相结合，提高全局搜索能力。在仿真实验中，采用4组数据集对算法进行聚类有效性测试，并将其与4种常用的聚类算法进行对比，实验结果表明该算法具有较强的全局搜索能力，稳定性高、聚类效果好。

通过两组势阱中心不同且相互协同的主、辅子群, 在具有量子行为的粒子群优化(QPSO) 算法基础上构造一种基于随机评价机制的交互式双子群QPSO 算法(DIR-QPSO). 该算法通过子群间的协作避免了种群多样性的快速消失, 增强了算法的全局搜索能力. 同时, 随机因子的加入进一步提高了粒子摆脱局部极值的能力. 对6 个测试函数的实验结果表明, DIR-QPSO 算法相对于传统的粒子群优化算法(PSO) 在处理单峰和多峰函数时具有更好的优化性能, 收敛速度和收敛精度都得到了较大的提高.