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Riemannian流形中DE算法算子最优特征量的量子渐进估计
1
作者
王凯光
高岳林
《数学物理学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2020年第1期31-43,共13页
该文主要分析和探讨了差分进化算法(Differential Eveolutionary Algorithm,DE)在Riemannian流形中的几何关系,对P-ε条件下Riemannian流形中的种群个体进行了收敛性分析,得到了迭代个体收敛精度与收敛速度的量子不确定渐进估计,如下式...
该文主要分析和探讨了差分进化算法(Differential Eveolutionary Algorithm,DE)在Riemannian流形中的几何关系,对P-ε条件下Riemannian流形中的种群个体进行了收敛性分析,得到了迭代个体收敛精度与收敛速度的量子不确定渐进估计,如下式Δv^2 Δxβ^ε^2≥(√(λε)1+…+√(λε)n/2)^2,其中,Δv^2为种群个体的速度分辨率,Δxβ^ε^2为种群个体带有误差的位置分辨率,(λε)i,i=1,2,…,n.从本质上说明了Riemannian流形中迭代个体的局部特征量是不能从收敛精度和收敛速度同时达到算法高效.
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关键词
DE算法
RIEMANNIAN流形
收敛精度
收敛速度
量子不确定渐进估计
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职称材料
题名
Riemannian流形中DE算法算子最优特征量的量子渐进估计
1
作者
王凯光
高岳林
机构
北方民族大学数学与信息科学学院
北方民族大学宁夏智能信息与大数据处理重点实验室
出处
《数学物理学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2020年第1期31-43,共13页
基金
国家自然科学基金(61561001)
北方民族大学重大科研专项资助项目(ZDZX201901)
+1 种基金
北方民族大学研究生创新项目(YCX19120)
宁夏高等教育一流学科建设资助项目(NXYLXK2017B09)。
文摘
该文主要分析和探讨了差分进化算法(Differential Eveolutionary Algorithm,DE)在Riemannian流形中的几何关系,对P-ε条件下Riemannian流形中的种群个体进行了收敛性分析,得到了迭代个体收敛精度与收敛速度的量子不确定渐进估计,如下式Δv^2 Δxβ^ε^2≥(√(λε)1+…+√(λε)n/2)^2,其中,Δv^2为种群个体的速度分辨率,Δxβ^ε^2为种群个体带有误差的位置分辨率,(λε)i,i=1,2,…,n.从本质上说明了Riemannian流形中迭代个体的局部特征量是不能从收敛精度和收敛速度同时达到算法高效.
关键词
DE算法
RIEMANNIAN流形
收敛精度
收敛速度
量子不确定渐进估计
Keywords
DE algorithm
Riemannian manifolds
Convergent accuracy
Convergent speed
Quantum uncertain asymptotic estimation
分类号
O192 [理学—基础数学]
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作者
出处
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1
Riemannian流形中DE算法算子最优特征量的量子渐进估计
王凯光
高岳林
《数学物理学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2020
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