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多尺度量子谐振子优化算法物理模型
被引量:
18
1
作者
王鹏
黄焱
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2015年第10期1271-1280,共10页
依据谐振子物理模型及量子谐振子波函数的概率解释构造了一种新的全局优化算法——多尺度量子谐振子优化算法(multi-scale quantum harmonic oscillator optimization algorithm,MQHOA)。定义了算法的波函数,并利用算符方法证明了全局...
依据谐振子物理模型及量子谐振子波函数的概率解释构造了一种新的全局优化算法——多尺度量子谐振子优化算法(multi-scale quantum harmonic oscillator optimization algorithm,MQHOA)。定义了算法的波函数,并利用算符方法证明了全局搜索精度和局部搜索精度之间的测不准关系,指出算法必须包含量子谐振子收敛和多尺度收敛两个嵌套的基本收敛过程,才能实现对全局最优解的逐步逼近。通过与量子粒子群算法和模拟退火算法对15种标准测试函数进行实验比对,证明了MQHOA在求解函数全局优化问题时具有更好的适应性、稳定性和精确性。
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关键词
多尺度量子谐振子优化算法(
mqhoa
)
优化算法
测不准关系
高斯随机数
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职称材料
题名
多尺度量子谐振子优化算法物理模型
被引量:
18
1
作者
王鹏
黄焱
机构
成都信息工程学院并行计算实验室
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院大学
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2015年第10期1271-1280,共10页
基金
国家自然科学基金
中国博士后科学基金
四川省青年科学基金~~
文摘
依据谐振子物理模型及量子谐振子波函数的概率解释构造了一种新的全局优化算法——多尺度量子谐振子优化算法(multi-scale quantum harmonic oscillator optimization algorithm,MQHOA)。定义了算法的波函数,并利用算符方法证明了全局搜索精度和局部搜索精度之间的测不准关系,指出算法必须包含量子谐振子收敛和多尺度收敛两个嵌套的基本收敛过程,才能实现对全局最优解的逐步逼近。通过与量子粒子群算法和模拟退火算法对15种标准测试函数进行实验比对,证明了MQHOA在求解函数全局优化问题时具有更好的适应性、稳定性和精确性。
关键词
多尺度量子谐振子优化算法(
mqhoa
)
优化算法
测不准关系
高斯随机数
Keywords
multi
-
scale
quantum
harmonic oscillator
optimization algorithm
(
mqhoa
)
optimization algorithm
uncertainty
relationship
Gauss
random
number
分类号
O242.23 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多尺度量子谐振子优化算法物理模型
王鹏
黄焱
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2015
18
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职称材料
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