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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...
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.
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关键词
优化算法
量子算法
收敛
量子谐振子
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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:
27
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...
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.
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关键词
多尺度量子谐振子算法
波函数
函数优化
全局优化
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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...
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。
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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
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职称材料
量子谐振子蚁群算法
被引量:
6
4
作者
秦永波
王鹏
+3 位作者
肖黎彬
江炳坤
任超
孟玉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第A02期54-56,69,共4页
通过分析目前蚁群算法存在的问题和改进算法的优点,发现量子谐振子系统物理特性能够保证算法最终的收敛性。通过量子谐振子高能态到低能态的转变过程和信息素的增加过程相对应,从而更新信息素,在物理上给算法提供了理论依据。通过量子...
通过分析目前蚁群算法存在的问题和改进算法的优点,发现量子谐振子系统物理特性能够保证算法最终的收敛性。通过量子谐振子高能态到低能态的转变过程和信息素的增加过程相对应,从而更新信息素,在物理上给算法提供了理论依据。通过量子旋转门改变城市转移规则,通过泡利矩阵变异使蚂蚁有更广阔的空间。综合量子谐振子以上的优点,提出了量子谐振子蚁群算法,并在旅行商问题(TSP)上取得了较好的寻优路径。
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关键词
蚁群算法
量子谐振子
旋转门
泡利矩阵
信息素
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职称材料
多尺度量子谐振子算法性能分析
被引量:
8
5
作者
袁亚男
王鹏
刘峰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第6期1600-1604,共5页
多尺度量子谐振子算法(MQHOA)具有良好的全局收敛性以及自适应性。为分析研究MQHOA求解精度与速度具体性能,通过求解整数非线性规划问题,将MQHOA和采用量子行为模型且已被广泛使用的量子粒子群优化(QPSO)算法以及改进的随机平均最好位...
多尺度量子谐振子算法(MQHOA)具有良好的全局收敛性以及自适应性。为分析研究MQHOA求解精度与速度具体性能,通过求解整数非线性规划问题,将MQHOA和采用量子行为模型且已被广泛使用的量子粒子群优化(QPSO)算法以及改进的随机平均最好位置量子粒子群(QPSO-RM)算法进行理论模型和实验对比,仿真实验中,MQHOA对7组无约束整数规划问题的求解均取得100%成功率且求解速度整体上略快于QPSO和QPSO-RM;对2组有约束整数规划问题的求解速度比QPSO、QPSO-RM稍慢,但MQHOA的求解成功率均为100%,高于后两者;通过和QPSO、QPSO-RM的收敛过程进行对比,MQHOA更快更早于对比算法收敛到全局最优解。实验结果表明:MQHOA能有效地适应整数规划求解问题,能够避免陷入局部最优解的情况从而获得全局最优解,并在求解精度和收敛速度上均优于对比算法。
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关键词
多尺度量子谐振子算法
全局收敛
量子行为模型
量子粒子群优化算法
整数非线性规划
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职称材料
多尺度量子谐振子优化算法物理模型
被引量:
18
6
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
量子谐振子优化算法
7
作者
肖黎彬
王鹏
+1 位作者
陈磊
郭又铭
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第A02期1-4,44,共5页
量子谐振子的振动物理过程与智能算法的工作机制有内在的相似性,结合量子谐振子振动空间稳定的收敛性和基态高斯曲线分布的特性,提出了基于量子谐振子基态最优性的优化算法模型。从理论上分析了量子谐振子基态的最优特性以及它和智能算...
量子谐振子的振动物理过程与智能算法的工作机制有内在的相似性,结合量子谐振子振动空间稳定的收敛性和基态高斯曲线分布的特性,提出了基于量子谐振子基态最优性的优化算法模型。从理论上分析了量子谐振子基态的最优特性以及它和智能算法的对应关系,将这种关系对应到算法模型的构建,理论上证明了由量子谐振子模型构建的算法能够在解空间形成高斯曲线的分布形式,并能够在势阱的约束下快速收敛到最优解。最后将该算法应用于求解旅行商问题(TSP),通过选取三组实验数据,将该算法与同等规模下的模拟退火算法进行比较,实验结果表明量子谐振子算法具备更好的收敛性和寻优能力。
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关键词
智能优化算法
量子谐振子
基态
解空间
高斯分布
旅行商问题
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职称材料
基因信息处理中的量子搜索特性
8
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...
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。
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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
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职称材料
基于多尺度量子谐振子算法的云计算任务调度
被引量:
9
9
作者
韩虎
王鹏
+1 位作者
程琨
李波
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第7期1888-1892,共5页
合理地分配虚拟计算资源以进行有效的任务调度是云计算中的一个核心问题。为了更好地利用虚拟计算资源,高效地完成服务需求,提出了一种基于多尺度量子谐振子算法(MQHOA)的任务调度算法。首先,该算法将每一个调度方案当成一个采样位置,...
合理地分配虚拟计算资源以进行有效的任务调度是云计算中的一个核心问题。为了更好地利用虚拟计算资源,高效地完成服务需求,提出了一种基于多尺度量子谐振子算法(MQHOA)的任务调度算法。首先,该算法将每一个调度方案当成一个采样位置,利用高斯采样的随机性在当前尺度下搜索局部最优解;其次,判断算法是否处于能级稳定状态,如果稳定,则进入能级降低过程,最坏的调度方案将被替换;最后,算法进入尺度下降的过程,算法由全局搜索过渡到局部搜索,迭代多次之后,算法停止并输出找到的最优结果。通过在Cloud Sim平台上进行仿真实验,与现有的先来先服务(FCFS)算法和粒子群优化(PSO)算法对比,MQHOA总任务完成时间减少10%以上,负载不均值下降0.4以上。实验结果表明,基于MQHOA的任务调度算法能够快速收敛,有良好的全局收敛性和自适应能力,在云计算任务调度过程中,能够起到减少总任务完成时间和均衡负载的作用。
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关键词
多尺度量子谐振子算法
云计算
任务调度
快速收敛
负载均衡
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职称材料
基于划分的多尺度量子谐振子算法多峰优化
被引量:
11
10
作者
陆志君
安俊秀
王鹏
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期235-245,共11页
针对多峰优化问题,本文结合多尺度量子谐振子算法的全局优化特性提出了基于划分的多尺度量子谐振子算法.对定义域进行合理均匀划分,根据划分区域长度构建初始基态高斯曲线,随着标准差衰减高斯曲线逐渐收敛,从而在各个区域内快速搜索到...
针对多峰优化问题,本文结合多尺度量子谐振子算法的全局优化特性提出了基于划分的多尺度量子谐振子算法.对定义域进行合理均匀划分,根据划分区域长度构建初始基态高斯曲线,随着标准差衰减高斯曲线逐渐收敛,从而在各个区域内快速搜索到极值点.对于实际函数的维度和极值数不同,本文提出固定分辨率策略和多级分辨率策略来解决实际问题,通过寻优精确性、全极值点寻优和全局多峰优化三个角度进行实验,对比蚁群算法、差分进化算法等主流群智能算法,可以表明该算法参数设置简单,具有很好的寻优准确性、快速收敛性和记忆性.
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关键词
量子谐振子
多峰优化
全极值
群智能算法
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职称材料
MQHOA优化算法能级稳定过程及判据研究
被引量:
4
11
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...
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.
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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
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职称材料
基于MQHOA优化算法的尺度变化行为
12
作者
周岩
王鹏
+1 位作者
辛罡
李波
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第8期266-271,共6页
尺度收敛是智能优化算法求解过程的重要环节,不确定性原理和量子隧道效应佐证了这一重要性。在多尺度量子谐振子算法(Multi-scale Quantum Harmonic Oscillator Algorithm,MQHOA)的优化迭代过程中,通过调整尺度收敛幅度,能够影响算法的...
尺度收敛是智能优化算法求解过程的重要环节,不确定性原理和量子隧道效应佐证了这一重要性。在多尺度量子谐振子算法(Multi-scale Quantum Harmonic Oscillator Algorithm,MQHOA)的优化迭代过程中,通过调整尺度收敛幅度,能够影响算法的求解效果和运算性能。对尺度变化进行研究,定义函数在2维状态下对应的最佳尺度收敛参数为该函数的尺度系数(Scale Factor,SF)。尺度系数可以作为衡量函数尺度结构复杂程度的定性判据参考,能够协助算法针对不同函数采用最合适的收敛尺度来寻求最优解。
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关键词
优化算法
多尺度量子谐振子算法(MQHOA)
尺度收敛
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职称材料
无能级稳定判据的多尺度量子谐振子算法
13
作者
王德志
王鹏
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第9期2641-2645,共5页
多尺度量子谐振子算法是一种基于量子理论构建的智能优化算法。能级稳定过程是该算法的核心迭代过程之一,能级稳定判据是判断算法是否达到暂稳态的条件。通过对算法物理模型的分析,可知算法在初始采样阶段每一次迭代操作都是能级下降的...
多尺度量子谐振子算法是一种基于量子理论构建的智能优化算法。能级稳定过程是该算法的核心迭代过程之一,能级稳定判据是判断算法是否达到暂稳态的条件。通过对算法物理模型的分析,可知算法在初始采样阶段每一次迭代操作都是能级下降的过程,所以取消能级稳定判据,也可实现算法从高能态过渡到暂稳态直至基态的进化过程。无能级稳定判据的算法在6个标准测试函数上的结果显示其在求解精度、成功率、迭代次数上均表现出了优异的性能,算法的波函数显示无能级稳定判据的算法仍然可以完成从高能态到基态的收敛,且算法在结构上更加简洁,易用性更高,实现难度更低。无能级稳定判据的多尺度量子谐振子算法能够以更加简洁且有效的方式进行应用。
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关键词
多尺度量子谐振子算法
优化算法
能级稳定
量子模型
成功率
波函数
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职称材料
历史数据驱动的多尺度量子谐振子优化算法
14
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...
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.
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关键词
优化算法
量子谐振子
多尺度
数据驱动
历史信息
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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
四川省青年科学基金(No.09ZQ026-068)
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]
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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:
27
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
四川省青年科学基金(No.09ZQ026-068)
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]
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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
中国博士后科学基金(20090451420)
广东省科技厅高新技术产业化科技攻关项目(2011B010200007)
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
optimization
algorithm
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]
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职称材料
题名
量子谐振子蚁群算法
被引量:
6
4
作者
秦永波
王鹏
肖黎彬
江炳坤
任超
孟玉
机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院研究生院
成都信息工程学院软件学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第A02期54-56,69,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60702075)
四川省青年科学基金资助项目(09ZQ026-068)
文摘
通过分析目前蚁群算法存在的问题和改进算法的优点,发现量子谐振子系统物理特性能够保证算法最终的收敛性。通过量子谐振子高能态到低能态的转变过程和信息素的增加过程相对应,从而更新信息素,在物理上给算法提供了理论依据。通过量子旋转门改变城市转移规则,通过泡利矩阵变异使蚂蚁有更广阔的空间。综合量子谐振子以上的优点,提出了量子谐振子蚁群算法,并在旅行商问题(TSP)上取得了较好的寻优路径。
关键词
蚁群算法
量子谐振子
旋转门
泡利矩阵
信息素
Keywords
ant colony
algorithm
quantum
harmonic
oscillator
rotation door
Pauli matrix
pheromone
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
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职称材料
题名
多尺度量子谐振子算法性能分析
被引量:
8
5
作者
袁亚男
王鹏
刘峰
机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院大学
成都信息工程学院并行计算实验室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第6期1600-1604,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60702075)
广东省科技厅高新技术产业化科技攻关项目(2011B010200007)
+1 种基金
四川省青年科学基金资助项目(09ZQ026-068)
成都市科技局创新发展战略研究项目(11RXYB016ZF)
文摘
多尺度量子谐振子算法(MQHOA)具有良好的全局收敛性以及自适应性。为分析研究MQHOA求解精度与速度具体性能,通过求解整数非线性规划问题,将MQHOA和采用量子行为模型且已被广泛使用的量子粒子群优化(QPSO)算法以及改进的随机平均最好位置量子粒子群(QPSO-RM)算法进行理论模型和实验对比,仿真实验中,MQHOA对7组无约束整数规划问题的求解均取得100%成功率且求解速度整体上略快于QPSO和QPSO-RM;对2组有约束整数规划问题的求解速度比QPSO、QPSO-RM稍慢,但MQHOA的求解成功率均为100%,高于后两者;通过和QPSO、QPSO-RM的收敛过程进行对比,MQHOA更快更早于对比算法收敛到全局最优解。实验结果表明:MQHOA能有效地适应整数规划求解问题,能够避免陷入局部最优解的情况从而获得全局最优解,并在求解精度和收敛速度上均优于对比算法。
关键词
多尺度量子谐振子算法
全局收敛
量子行为模型
量子粒子群优化算法
整数非线性规划
Keywords
multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm
(MQHOA)
global convergence
quantum
-behaved model
quantum
-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO)
algorithm
Integer Nonlinear Programming (INP)
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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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
6
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
量子谐振子优化算法
7
作者
肖黎彬
王鹏
陈磊
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
中国科学院研究生院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第A02期1-4,44,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60702075)
广东省科技厅科技计划高新技术产业化科技攻关项目(2011B010200007)
成都市科技局创新发展战略研究项目(11RKYB016ZF)
文摘
量子谐振子的振动物理过程与智能算法的工作机制有内在的相似性,结合量子谐振子振动空间稳定的收敛性和基态高斯曲线分布的特性,提出了基于量子谐振子基态最优性的优化算法模型。从理论上分析了量子谐振子基态的最优特性以及它和智能算法的对应关系,将这种关系对应到算法模型的构建,理论上证明了由量子谐振子模型构建的算法能够在解空间形成高斯曲线的分布形式,并能够在势阱的约束下快速收敛到最优解。最后将该算法应用于求解旅行商问题(TSP),通过选取三组实验数据,将该算法与同等规模下的模拟退火算法进行比较,实验结果表明量子谐振子算法具备更好的收敛性和寻优能力。
关键词
智能优化算法
量子谐振子
基态
解空间
高斯分布
旅行商问题
Keywords
intelligent optimization
algorithm
quantum
harmonic
oscillator
ground state
solution space
Gaussian distribution
Traveling Salesman Problem (TSP)
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基因信息处理中的量子搜索特性
8
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
oscillator
s 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]
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职称材料
题名
基于多尺度量子谐振子算法的云计算任务调度
被引量:
9
9
作者
韩虎
王鹏
程琨
李波
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
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第7期1888-1892,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60702075)
西南民族大学中央高校基本科研业务费专项(2017NZYQN27)
四川省青年科学基金资助项目(09ZQ026-068)~~
文摘
合理地分配虚拟计算资源以进行有效的任务调度是云计算中的一个核心问题。为了更好地利用虚拟计算资源,高效地完成服务需求,提出了一种基于多尺度量子谐振子算法(MQHOA)的任务调度算法。首先,该算法将每一个调度方案当成一个采样位置,利用高斯采样的随机性在当前尺度下搜索局部最优解;其次,判断算法是否处于能级稳定状态,如果稳定,则进入能级降低过程,最坏的调度方案将被替换;最后,算法进入尺度下降的过程,算法由全局搜索过渡到局部搜索,迭代多次之后,算法停止并输出找到的最优结果。通过在Cloud Sim平台上进行仿真实验,与现有的先来先服务(FCFS)算法和粒子群优化(PSO)算法对比,MQHOA总任务完成时间减少10%以上,负载不均值下降0.4以上。实验结果表明,基于MQHOA的任务调度算法能够快速收敛,有良好的全局收敛性和自适应能力,在云计算任务调度过程中,能够起到减少总任务完成时间和均衡负载的作用。
关键词
多尺度量子谐振子算法
云计算
任务调度
快速收敛
负载均衡
Keywords
multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm
(MQHOA)
cloud computing
task scheduling
fastconvergence
load balancing
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于划分的多尺度量子谐振子算法多峰优化
被引量:
11
10
作者
陆志君
安俊秀
王鹏
机构
成都信息工程大学并行实验室
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期235-245,共11页
基金
国家自然科学基金(60702075)
国家社会科学基金(12XSH019)资助~~
文摘
针对多峰优化问题,本文结合多尺度量子谐振子算法的全局优化特性提出了基于划分的多尺度量子谐振子算法.对定义域进行合理均匀划分,根据划分区域长度构建初始基态高斯曲线,随着标准差衰减高斯曲线逐渐收敛,从而在各个区域内快速搜索到极值点.对于实际函数的维度和极值数不同,本文提出固定分辨率策略和多级分辨率策略来解决实际问题,通过寻优精确性、全极值点寻优和全局多峰优化三个角度进行实验,对比蚁群算法、差分进化算法等主流群智能算法,可以表明该算法参数设置简单,具有很好的寻优准确性、快速收敛性和记忆性.
关键词
量子谐振子
多峰优化
全极值
群智能算法
Keywords
quantum
harmonic
oscillator
multimodal optimization
all the extremum
swarm intelligence
algorithm
s
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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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
11
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
四川省教育厅2018一般项目(No.18ZB0623)
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]
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职称材料
题名
基于MQHOA优化算法的尺度变化行为
12
作者
周岩
王鹏
辛罡
李波
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
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第8期266-271,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60702075)
国家自然科学基金面上项目(71673032)
+1 种基金
四川省教育厅2018一般项目(18ZB0623)
西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(2019NYB22)资助
文摘
尺度收敛是智能优化算法求解过程的重要环节,不确定性原理和量子隧道效应佐证了这一重要性。在多尺度量子谐振子算法(Multi-scale Quantum Harmonic Oscillator Algorithm,MQHOA)的优化迭代过程中,通过调整尺度收敛幅度,能够影响算法的求解效果和运算性能。对尺度变化进行研究,定义函数在2维状态下对应的最佳尺度收敛参数为该函数的尺度系数(Scale Factor,SF)。尺度系数可以作为衡量函数尺度结构复杂程度的定性判据参考,能够协助算法针对不同函数采用最合适的收敛尺度来寻求最优解。
关键词
优化算法
多尺度量子谐振子算法(MQHOA)
尺度收敛
Keywords
Optimization
algorithm
multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm
Scale convergence
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
无能级稳定判据的多尺度量子谐振子算法
13
作者
王德志
王鹏
机构
西南民族大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第9期2641-2645,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60702075,71673032)
中央高校基本科研业务专项(2019NYB22)~~
文摘
多尺度量子谐振子算法是一种基于量子理论构建的智能优化算法。能级稳定过程是该算法的核心迭代过程之一,能级稳定判据是判断算法是否达到暂稳态的条件。通过对算法物理模型的分析,可知算法在初始采样阶段每一次迭代操作都是能级下降的过程,所以取消能级稳定判据,也可实现算法从高能态过渡到暂稳态直至基态的进化过程。无能级稳定判据的算法在6个标准测试函数上的结果显示其在求解精度、成功率、迭代次数上均表现出了优异的性能,算法的波函数显示无能级稳定判据的算法仍然可以完成从高能态到基态的收敛,且算法在结构上更加简洁,易用性更高,实现难度更低。无能级稳定判据的多尺度量子谐振子算法能够以更加简洁且有效的方式进行应用。
关键词
多尺度量子谐振子算法
优化算法
能级稳定
量子模型
成功率
波函数
Keywords
multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm
optimization
algorithm
energy level stability
quantum
model
success rate
wave function
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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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
14
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]
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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
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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
27
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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
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职称材料
4
量子谐振子蚁群算法
秦永波
王鹏
肖黎彬
江炳坤
任超
孟玉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011
6
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职称材料
5
多尺度量子谐振子算法性能分析
袁亚男
王鹏
刘峰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015
8
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职称材料
6
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
7
量子谐振子优化算法
肖黎彬
王鹏
陈磊
郭又铭
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012
0
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职称材料
8
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
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职称材料
9
基于多尺度量子谐振子算法的云计算任务调度
韩虎
王鹏
程琨
李波
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017
9
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职称材料
10
基于划分的多尺度量子谐振子算法多峰优化
陆志君
安俊秀
王鹏
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
11
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职称材料
11
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
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职称材料
12
基于MQHOA优化算法的尺度变化行为
周岩
王鹏
辛罡
李波
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019
0
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职称材料
13
无能级稳定判据的多尺度量子谐振子算法
王德志
王鹏
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
0
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职称材料
14
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
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职称材料
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