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一种协方差矩阵的多尺度量子谐振子算法

控制与决策 2017年第12期32卷 2254-2260页

作者：安俊秀陆志君王鹏成都信息工程大学软件工程学院成都610103 西南民族大学计算机科学与技术学院成都610225

针对多尺度量子谐振子算法在处理高维全局优化问题时难以收敛的问题,提出一种协方差矩阵的多尺度量子谐振子优化算法,并给出新算法的核心数学模型.所提算法改进了多元正态分布评估算法中的协方差矩阵生成方式,保留了之前采样点的记忆,... 详细信息

针对多尺度量子谐振子算法在处理高维全局优化问题时难以收敛的问题,提出一种协方差矩阵的多尺度量子谐振子优化算法,并给出新算法的核心数学模型.所提算法改进了多元正态分布评估算法中的协方差矩阵生成方式,保留了之前采样点的记忆,加入动态迭代步长加快了新协方差矩阵的更新速度.实验结果表明,所提算法的性能远超原算法,与4种经典优化算法相比,在收敛精度、收敛速度和鲁棒性上也具有优势.

关键词：全局优化量子谐振子多元正态分布协方差矩阵

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多尺度量子谐振子算法的收敛特性

电子学报 2016年第8期44卷 1988-1993页

作者：王鹏黄焱袁亚男都政安俊秀西南民族大学四川成都610225 中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041 中国科学院大学北京100049 国家超级计算深圳中心广东深圳518055 成都信息工程大学并行计算实验室四川成都610225

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... 详细信息

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

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历史数据驱动的多尺度量子谐振子优化算法

东北大学学报（自然科学版） 2022年第2期43卷 160-167页

作者：金瑾王鹏中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041 中国科学院大学北京100049 西南民族大学计算机科学与技术学院四川成都610225

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... 详细信息

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

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基于划分的多尺度量子谐振子算法多峰优化

自动化学报 2016年第2期42卷 235-245页

作者：陆志君安俊秀王鹏成都信息工程大学并行实验室成都610225

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... 详细信息

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

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量子谐振子蚁群算法

计算机应用 2011年第A02期31卷 54-56,69页

作者：秦永波王鹏肖黎彬江炳坤任超孟玉中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院研究生院北京100049 成都信息工程学院软件学院成都610025

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... 详细信息

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

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量子谐振子优化算法

计算机应用 2012年第A02期32卷 1-4,44页

作者：肖黎彬王鹏陈磊郭又铭成都信息工程学院并行计算实验室成都610225 中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院研究生院北京100049

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... 详细信息

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

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量子谐振子与经典谐振子的比较

大学物理 2004年第10期23卷 8-10,13页

作者：徐秀玮孔祥伟田丽杰柳盛典朱友亮赵旭光烟台师范学院物理与电子工程学院山东烟台264025 烟台师范学院设备处山东烟台264025

运用广义线性量子变换的普遍理论求解了量子谐振子,同经典谐振子比较给出了量子谐振子趋近于经典极限的条件,并得出相干态是最理想的经典极限态.

关键词：量子谐振子经典极限相干态

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基于量子谐振子的RoQ攻击识别方法

四川大学学报（自然科学版） 2018年第4期55卷 752-756页

作者：邓怀勇马琴陈国彬张广泉重庆水利电力职业技术学院重庆402160 重庆工商大学融智学院重庆400033 苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 中国科学院计算机科学国家重点实验室北京100080

针对当前降质服务攻击给TCP服务质量带来的问题,提出了一种基于量子谐振子算法的RoQ攻击识别方法.该方法以量子谐振子为载波,计算量子谐振子从高能态向基本态转变过程,以此监测统计异常网络流和数据包丢失变化,对降质攻击进行识别.实验... 详细信息

针对当前降质服务攻击给TCP服务质量带来的问题,提出了一种基于量子谐振子算法的RoQ攻击识别方法.该方法以量子谐振子为载波,计算量子谐振子从高能态向基本态转变过程,以此监测统计异常网络流和数据包丢失变化,对降质攻击进行识别.实验结果表明,该方法能够有效刻画漏检率、丢失率等参数变化,准确识别降质攻击.

关键词：降质服务降质攻击识别量子谐振子

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温度为T时量子谐振子系统处在第n态的概率

大学物理 2004年第7期23卷 40-41页

作者：张之翔北京大学物理学院北京100871

研讨了温度为T时量子谐振子系统处在第n态的概率,并讨论了结果的物理意义.

关键词：量子谐振子第n态概率