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多尺度量子谐振子算法的收敛特性被引量：10: 1; 作者王鹏黄焱 +2 位作者袁亚男都政安俊秀《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1988-1993,共6页; 多尺度量子谐振子算法的收敛特性证明单一尺度的收敛过程不能同时获得良好的全局搜索精度和局部搜索精度,只有采用多尺度迭代才能实现对全局最优解的逐步精确定位,所以MQHOA算法利用量子谐振子收敛过程(QHO收敛)和多尺度收敛过程(M收敛... 展开更多; 关键词优化算法量子算法收敛量子谐振子; 在线阅读下载PDF 职称材料

多尺度量子谐振子高维函数全局优化算法被引量：26: 2; 作者王鹏黄焱 +1 位作者任超郭又铭《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期2468-2473,共6页; 函数优化问题与量子谐振子从高能态向基态收敛过程具有相似的概率解释,结合基于高斯尺度函数的多尺度二进信息采样方法,提出了高维函数优化问题的多尺度量子谐振子算法模型,该算法模型将高维函数优化过程分为尺度收敛和量子谐振子收敛... 展开更多; 关键词多尺度量子谐振子算法波函数函数优化全局优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

多尺度量子谐振子算法在组合优化问题中的性能分析被引量：8: 3; 作者王鹏黄焱 +1 位作者安俊秀李建平《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期469-474,共6页; 多尺度量子谐振子算法(MQHOA)是一种基于一维量子谐振子波函数原理提出的新优化算法,该文在MQHOA框架下构建了旅行商问题(TSP)的求解流程和方法,研究了算法的物理意义和理论收敛过程。通过对12组TSP标准测试数据集的实验表明,根据算法... 展开更多; 关键词组合优化多尺度量子谐振子算法优化算法旅行商问题; 在线阅读下载PDF 职称材料

基因信息处理中的量子搜索特性: 4; 作者孙力须文波《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期199-203,共5页; DNA复制和蛋白质合成过程中的核苷酸基配对过程可以看成是无序数据项的搜索问题。量子搜索与经典搜索相比,具有平方根数量级的加速。本文通过符合Grover量子搜索算法的经典谐振子系统和量子隧道效应建立了核甘酸基配对和氢键形成的模型... 展开更多; 关键词量子计算 GROVER量子搜索算法经典谐振子系统量子隧道效应 DNA聚合酶核苷酸基配对; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MQHOA优化算法的采样粒子数量变化研究: 5; 作者李俊杰周岩 +1 位作者黄焱王鹏《成都信息工程大学学报》 2019年第4期352-357,共6页; 在多尺度量子谐振子算法(MQHOA)的优化迭代过程中,采样粒子数量的多少对算法求解成功率和计算效能有重要影响。以基准测试函数在2维和多维状态下分别进行研究,找寻不同函数对应的最佳粒子数。研究发现,结构复杂度较高的目标函数需要较... 展开更多; 关键词多尺度量子谐振子算法函数优化采样维度粒子数; 在线阅读下载PDF 职称材料

MQHOA优化算法能级稳定过程及判据研究被引量：4: 6; 作者周岩王鹏 +2 位作者辛罡李波王德志《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1337-1343,共7页; 多尺度量子谐振子算法(MQHOA)的能级稳定过程是算法的核心部分,对于避免算法陷入局部最优、提高算法求解精度具有重要作用.对算法能级稳定过程进行研究,发现不同的能级稳定判据,会造成算法在同一能级下不同的表现.相对宽松的判据使算法... 展开更多; 关键词优化算法多尺度量子谐振子算法能级稳定量子计算量子谐振子波函数量子退火; 在线阅读下载PDF 职称材料

历史数据驱动的多尺度量子谐振子优化算法: 7; 作者金瑾王鹏《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期160-167,共8页; 多尺度量子谐振子优化算法(MQHOA)是近年提出的一种基于量子物理的自然计算方法.本文针对该算法未能充分利用迭代中历史信息的问题,提出一种历史数据驱动的多尺度量子谐振子优化算法(HI-MQHOA).在两步迭代过程中,HI-MQHOA引入历史数据... 展开更多; 关键词优化算法量子谐振子多尺度数据驱动历史信息; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多尺度量子谐振子算法的收敛特性被引量：10: 1; 作者王鹏黄焱袁亚男都政安俊秀; 机构西南民族大学中国科学院成都计算机应用研究所中国科学院大学国家超级计算深圳中心成都信息工程大学并行计算实验室; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1988-1993,共6页; 基金国家自然科学基金(No.60702075) 广东省科技厅高新技术产业化科技攻关项目(No.2011B010200007) +1 种基金成都市科技局创新发展战略研究项目(No.11RXYB016ZF); 文摘多尺度量子谐振子算法的收敛特性证明单一尺度的收敛过程不能同时获得良好的全局搜索精度和局部搜索精度,只有采用多尺度迭代才能实现对全局最优解的逐步精确定位,所以MQHOA算法利用量子谐振子收敛过程(QHO收敛)和多尺度收敛过程(M收敛)两个嵌套的收敛过程实现对优化问题的求解.QHO收敛过程按谐振子波函数由高能态向低能态的变化实现搜索区域的收缩,M收敛过程以2的倍数逐步减小尺度提高搜索精度.算法的波函数收敛定理证明QHO收敛时采样分布为高斯分布.QHO收敛过程算法模型中不同能级和不同尺度下的波函数图像为跟踪研究算法的迭代收敛过程提供了直观的具有物理含义的手段.实验证明算法在收敛过程中基态波函数形态和基态时零点能的存在都与算法物理模型的理论描述和预言是高度吻合的.; 关键词优化算法量子算法收敛量子谐振子; Keywords optimization algorithm quantum algorithm convergence quantum harmonic oscillator; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多尺度量子谐振子高维函数全局优化算法被引量：26: 2; 作者王鹏黄焱任超郭又铭; 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《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期2468-2473,共6页; 基金国家自然科学基金基金(No.60702075) 广东省科技厅高新技术产业化科技攻关项目(No.2011B010200007) +1 种基金成都市科技局创新发展战略研究项目(No.11RXYB016ZF); 文摘函数优化问题与量子谐振子从高能态向基态收敛过程具有相似的概率解释,结合基于高斯尺度函数的多尺度二进信息采样方法,提出了高维函数优化问题的多尺度量子谐振子算法模型,该算法模型将高维函数优化过程分为尺度收敛和量子谐振子收敛两个步骤,物理模型明确,无需编码和复杂的初始条件设定,即可实现高维函数优化.通过对15种典型二维优化测试函数和6种典型的高维优化测试函数进行实验和分析表明,多尺度量子谐振子算法可以快速精确地获得高维函数的全局最优解,同时采用"降频"方法可以提高对具有"高频"成分函数的搜索速度.; 关键词多尺度量子谐振子算法波函数函数优化全局优化; Keywords multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm wave function function optimization global optimization; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多尺度量子谐振子算法在组合优化问题中的性能分析被引量：8: 3; 作者王鹏黄焱安俊秀李建平; 机构西南民族大学计算机科学与技术学院中国科学院成都计算机应用研究所中国科学院大学成都信息工程大学并行计算实验室电子科技大学计算机科学与工程学院; 出处《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期469-474,共6页; 基金国家自然科学基金(60702075) 国家社会科学基金(12XSH019) +2 种基金四川省青年科学基金(09ZQ026-068); 文摘多尺度量子谐振子算法(MQHOA)是一种基于一维量子谐振子波函数原理提出的新优化算法,该文在MQHOA框架下构建了旅行商问题(TSP)的求解流程和方法,研究了算法的物理意义和理论收敛过程。通过对12组TSP标准测试数据集的实验表明,根据算法物理模型要求的高斯邻域生成方法优于随机邻域生成方法,而且MQHOA算法对TSP问题的求解结果在获得最优解的概率和多次实验的平均最小距离两个指标上都要优于模拟退火算法,与其他算法对比也证明了该算法具有较好的性能。同时还研究了在规则城市数据集条件下算法的性能和收敛情况。这些结果证明MQHOA算法可以较好地被应用于组合优化问题。; 关键词组合优化多尺度量子谐振子算法优化算法旅行商问题; Keywords combinatorial optimization multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm optimizationalgorithm traveling salesman problem; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基因信息处理中的量子搜索特性: 4; 作者孙力须文波; 机构江南大学网络教育学院江南大学信息工程学院; 出处《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期199-203,共5页; 文摘 DNA复制和蛋白质合成过程中的核苷酸基配对过程可以看成是无序数据项的搜索问题。量子搜索与经典搜索相比,具有平方根数量级的加速。本文通过符合Grover量子搜索算法的经典谐振子系统和量子隧道效应建立了核甘酸基配对和氢键形成的模型,并从维持量子相干性的角度探讨了DNA聚合酶的催化作用,从信息学的角度论证了生物信息处理的优化。; 关键词量子计算 GROVER量子搜索算法经典谐振子系统量子隧道效应 DNA聚合酶核苷酸基配对; Keywords quantum computation Grover quantum search algorithm classical coupled harmonic oscillators system quantum tunneling effect DNA polymerase nucleotide base-pairing; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MQHOA优化算法的采样粒子数量变化研究: 5; 作者李俊杰周岩黄焱王鹏; 机构汕尾职业技术学院信息工程系汕尾市创新工业设计研究院云计算与数据中心工程设计研究所西南民族大学计算机科学与技术学院淮阴师范学院计算机科学与技术学院; 出处《成都信息工程大学学报》 2019年第4期352-357,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(60702075); 文摘在多尺度量子谐振子算法(MQHOA)的优化迭代过程中,采样粒子数量的多少对算法求解成功率和计算效能有重要影响。以基准测试函数在2维和多维状态下分别进行研究,找寻不同函数对应的最佳粒子数。研究发现,结构复杂度较高的目标函数需要较大的采样粒子数进行求解,而相对简单的单峰凸函数所需采样粒子数较小。最佳粒子数可以作为算法衡量目标函数结构复杂度的重要参考依据,针对不同的目标函数,采用相对应的最佳粒子数进行求解,能够以最小的计算代价获取最佳的求解效果。; 关键词多尺度量子谐振子算法函数优化采样维度粒子数; Keywords multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm function optimization sampled dimension particle number; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名MQHOA优化算法能级稳定过程及判据研究被引量：4: 6; 作者周岩王鹏辛罡李波王德志; 机构西南民族大学计算机科学与技术学院中国科学院成都计算机应用研究所中国科学院大学; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1337-1343,共7页; 基金国家自然科学基金(No.60702075) 国家自然科学基金面上项目(No.71673032) +1 种基金西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.2019NYB22); 文摘多尺度量子谐振子算法(MQHOA)的能级稳定过程是算法的核心部分,对于避免算法陷入局部最优、提高算法求解精度具有重要作用.对算法能级稳定过程进行研究,发现不同的能级稳定判据,会造成算法在同一能级下不同的表现.相对宽松的判据使算法在能级稳定过程中迭代不充分,容易陷入早熟.而更严格的判据能使波函数在同一能级下达到稳定状态,提高算法的全局搜索能力,但会增加算法的计算代价.通过实验证明,相对宽松的能级稳定判据对单峰简单函数具有良好的求解效果,严格的能级稳定判据适用于算法对多峰复杂函数的求解.算法在资源优化、自适应控制及能耗优化管理等方面已取得有效应用.; 关键词优化算法多尺度量子谐振子算法能级稳定量子计算量子谐振子波函数量子退火; Keywords optimization algorithm multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm energy level stability quantum computation quantum harmonic oscillator wave function quantum annealing; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名历史数据驱动的多尺度量子谐振子优化算法: 7; 作者金瑾王鹏; 机构中国科学院成都计算机应用研究所中国科学院大学西南民族大学计算机科学与技术学院; 出处《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期160-167,共8页; 基金中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2020NYB18).; 文摘多尺度量子谐振子优化算法(MQHOA)是近年提出的一种基于量子物理的自然计算方法.本文针对该算法未能充分利用迭代中历史信息的问题,提出一种历史数据驱动的多尺度量子谐振子优化算法(HI-MQHOA).在两步迭代过程中,HI-MQHOA引入历史数据作为驱动,形成下一代个体分布的参数及动态调整算法尺度.形成的下一代个体分布参数可以有效指导算法的开发和探索,动态尺度调整可以避免早熟停滞.通过多个经典测试函数验证,该算法在解的质量、准确率和伸缩性方面优于MQHOA和改进的MQHOA,以及其他自然计算算法.; 关键词优化算法量子谐振子多尺度数据驱动历史信息; Keywords optimization algorithm quantum harmonic oscillator multi-scale data driven historical information; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	多尺度量子谐振子算法的收敛特性	王鹏黄焱袁亚男都政安俊秀	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	多尺度量子谐振子高维函数全局优化算法	王鹏黄焱任超郭又铭	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	26	在线阅读下载PDF 职称材料
3	多尺度量子谐振子算法在组合优化问题中的性能分析	王鹏黄焱安俊秀李建平	《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基因信息处理中的量子搜索特性	孙力须文波	《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于MQHOA优化算法的采样粒子数量变化研究	李俊杰周岩黄焱王鹏	《成都信息工程大学学报》	2019	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	MQHOA优化算法能级稳定过程及判据研究	周岩王鹏辛罡李波王德志	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
7	历史数据驱动的多尺度量子谐振子优化算法	金瑾王鹏	《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料