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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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 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... 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

基于多尺度量子谐振子算法的相空间概率聚类算法被引量：3: 4; 作者王梓懿安俊秀王鹏《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第8期2218-2222,共5页; 针对大型集群难以进行任务调度和资源分配的问题,提出一种基于多尺度量子谐振子算法的相空间概率聚类算法(PSPCA-MQHOA)。首先,将集群工作状态投影到相空间中,把复杂的集群工作状态转化为相空间中的点集;进而,将相空间网格化,形成多尺... 展开更多; 关键词概率聚类量子谐振子相空间波函数集群; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于质心自适应选取的密度万有引力聚类算法被引量：1: 5; 作者陈金鹏李睿熙 +1 位作者杨然安俊秀《计算机工程与设计》北大核心 2022年第12期3396-3405,共10页; 为解决典型的K-means算法中存在的k值、初始簇中心难以确定等问题,提出一种基于质心自适应选取的密度万有引力聚类算法CASG-means算法。通过质心自适应选取策略对初始簇中心进行选择,将数据集中的点划分为离群点和非离群点,将非离群点... 展开更多; 关键词聚类密度质心自适应万有引力选取策略簇中心; 在线阅读下载PDF 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]; 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: 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

题名基于多尺度量子谐振子算法的相空间概率聚类算法被引量：3: 4; 作者王梓懿安俊秀王鹏; 机构成都信息工程大学并行计算实验室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8期2218-2222,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(71673032)~~; 文摘针对大型集群难以进行任务调度和资源分配的问题,提出一种基于多尺度量子谐振子算法的相空间概率聚类算法(PSPCA-MQHOA)。首先,将集群工作状态投影到相空间中,把复杂的集群工作状态转化为相空间中的点集;进而,将相空间网格化,形成多尺度量子谐振子算法(MQHOA)以处理离散目标函数;最后,利用MQHOA优化过程中波函数变化的概率解释对集群节点进行概率聚类。PSPCA-MQHOA继承了MQHOA物理模型明确、搜索能力强、结果精确等优点,并且由于以相空间作为离散化的目标函数,迭代次数大大减少。实验结果表明PSPCA-MQHOA能适用于多种负载状态的集群。; 关键词概率聚类量子谐振子相空间波函数集群; Keywords probabilistic clustering quantum harmonic oscillator phase space wave function cluster; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于质心自适应选取的密度万有引力聚类算法被引量：1: 5; 作者陈金鹏李睿熙杨然安俊秀; 机构成都信息工程大学并行计算实验室成都锦城学院计算机与软件学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2022年第12期3396-3405,共10页; 基金国家自然科学基金项目(7167031835)。; 文摘为解决典型的K-means算法中存在的k值、初始簇中心难以确定等问题,提出一种基于质心自适应选取的密度万有引力聚类算法CASG-means算法。通过质心自适应选取策略对初始簇中心进行选择,将数据集中的点划分为离群点和非离群点,将非离群点按照改进密度万有引力吸引的方式进行分配,删除空簇,自适应得到k个簇和离群点。用该算法解决K-means算法中的参数难以确定问题,将仿真结果与其它算法进行比较,验证了该算法的迭代次数、耗时和自适应聚类效果优于其它改进算法。; 关键词聚类密度质心自适应万有引力选取策略簇中心; Keywords clustering density centroid adaptive gravitation selection strategy cluster center; 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	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	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多尺度量子谐振子算法的相空间概率聚类算法	王梓懿安俊秀王鹏	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2017	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于质心自适应选取的密度万有引力聚类算法	陈金鹏李睿熙杨然安俊秀	《计算机工程与设计》北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料