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多尺度量子谐振子优化算法的并行性研究
被引量:
5
1
作者
黄焱
王鹏
+1 位作者
程琨
刘峰
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第9期68-74,共7页
多尺度量子谐振子优化算法(MQHOA,multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm)是一种利用量子谐振子波函数构造的新的智能算法,采样运算是MQHOA算法的基本运算单元和主要运算量,采样运算的独立性赋予MQHOA算法内在并行性。通过...
多尺度量子谐振子优化算法(MQHOA,multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm)是一种利用量子谐振子波函数构造的新的智能算法,采样运算是MQHOA算法的基本运算单元和主要运算量,采样运算的独立性赋予MQHOA算法内在并行性。通过对MQHOA算法群体参数和采样参数进行实验,确定算法的并行粒度并提出多尺度量子谐振子并行算法(MQHOA-P,multi-scale quantum harmonic oscillator parallel algorithm)。在由10个计算节点构成的集群上对6种标准测试函数进行实验,通过改变计算节点数、函数维数和采样参数测试MQHOA-P算法的加速比,实验结果表明,MQHOA-P算法具有良好的加速比和扩展性,可以在大规模集群中部署、运行。
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关键词
多尺度量子谐振子优化算法
算法并行性
加速比
并行粒度
函数优化
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职称材料
多尺度量子谐振子算法的收敛特性
被引量:
10
2
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
信号的量子算符分析方法及测不准定理研究
4
作者
王鹏
谢千河
《成都信息工程学院学报》
2015年第5期409-414,共6页
借鉴量子力学中不同表象的算符定义方法,分别定义了信号在频率表象和时间表象中的频率算符和时间算符,证明了频率算符和时间算符均为线性厄米算符并且在同方向上是不对易的,利用频率算符和时间算符的对易性关系分析证明了一维和二维信...
借鉴量子力学中不同表象的算符定义方法,分别定义了信号在频率表象和时间表象中的频率算符和时间算符,证明了频率算符和时间算符均为线性厄米算符并且在同方向上是不对易的,利用频率算符和时间算符的对易性关系分析证明了一维和二维信号的测不准定理,发现二维信号在不同方向上的频率和时间是可以同时准确测定的。最后利用信号的测不准定理分别证明了时域和频域上的采样定理,时域和频域上可恢复的采样频率分别与信号的最高频率和最长持续时间的两倍有关,证明过程表明信号的采样定理本质上是信号测不准定理的另一种表述方法。
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关键词
信号
厄米算符
测不准定理
采样定理
对易
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职称材料
题名
多尺度量子谐振子优化算法的并行性研究
被引量:
5
1
作者
黄焱
王鹏
程琨
刘峰
机构
淮阴师范学院
计算
机科学与技术学院
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
成都信息工程大学并行计算实验室
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第9期68-74,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.60702075)
模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室开放基金资助项目(No.MSSB-2015-9)~~
文摘
多尺度量子谐振子优化算法(MQHOA,multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm)是一种利用量子谐振子波函数构造的新的智能算法,采样运算是MQHOA算法的基本运算单元和主要运算量,采样运算的独立性赋予MQHOA算法内在并行性。通过对MQHOA算法群体参数和采样参数进行实验,确定算法的并行粒度并提出多尺度量子谐振子并行算法(MQHOA-P,multi-scale quantum harmonic oscillator parallel algorithm)。在由10个计算节点构成的集群上对6种标准测试函数进行实验,通过改变计算节点数、函数维数和采样参数测试MQHOA-P算法的加速比,实验结果表明,MQHOA-P算法具有良好的加速比和扩展性,可以在大规模集群中部署、运行。
关键词
多尺度量子谐振子优化算法
算法并行性
加速比
并行粒度
函数优化
Keywords
MQHOA
algorithm parallelization
speedup
parallel granularity
functional optimization
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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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
2
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
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]
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职称材料
题名
信号的量子算符分析方法及测不准定理研究
4
作者
王鹏
谢千河
机构
成都信息工程大学并行计算实验室
出处
《成都信息工程学院学报》
2015年第5期409-414,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60702075)
中国博士后科学基金资助项目(20090451420)
+1 种基金
广东省科技厅高新技术产业化科技攻关资助项目(2011B010200007)
四川省青年科学基金资助项目(09ZQ026-068)
文摘
借鉴量子力学中不同表象的算符定义方法,分别定义了信号在频率表象和时间表象中的频率算符和时间算符,证明了频率算符和时间算符均为线性厄米算符并且在同方向上是不对易的,利用频率算符和时间算符的对易性关系分析证明了一维和二维信号的测不准定理,发现二维信号在不同方向上的频率和时间是可以同时准确测定的。最后利用信号的测不准定理分别证明了时域和频域上的采样定理,时域和频域上可恢复的采样频率分别与信号的最高频率和最长持续时间的两倍有关,证明过程表明信号的采样定理本质上是信号测不准定理的另一种表述方法。
关键词
信号
厄米算符
测不准定理
采样定理
对易
Keywords
signal
hermitian operator
uncertainty principle
sampling theorem
commutator
分类号
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
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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的并行性研究
黄焱
王鹏
程琨
刘峰
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
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
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
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职称材料
4
信号的量子算符分析方法及测不准定理研究
王鹏
谢千河
《成都信息工程学院学报》
2015
0
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职称材料
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