摘 要: | 实际量子密钥分发中参数的优化选择能大幅提升系统密钥生成率和最大传输距离,由于全局搜索算法的成本过大,本地搜索算法被广泛地应用.然而该算法存在两个问题,一是所得解不一定为全局最优解,二是算法的有效性极大地受制于初始值的选择.利用蒙特卡罗方法对密钥生成率函数是否为凸函数进行了证明,并仿真分析了密钥生成率函数在不同参数维度上的特性,提出了粒子群本地搜索算法并与本地搜索算法进行仿真比较.结果表明,密钥生成率函数为非凸函数,但合理设置初始值,本地搜索算法仍能求得全局最优解;在传输距离较远时,本地搜索算法因难以通过随机取值的方法得到有效的初始值而失效,粒子群本地搜索算法能克服这一缺点,以轻微增加算法复杂度为代价,提升了系统的最大传输距离.
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