多尺度量子谐振子优化算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王鹏，黄焱，李波，谢千河 著

图书标签:

• 量子优化
• 多尺度分析
• 谐振子
• 优化算法
• 计算物理
• 量子计算
• 机器学习
• 数值方法
• 物理学
• 算法设计

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115427915

版次：1

商品编码：11968761

包装：平装

开本：大32开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：156

正文语种：中文

编辑推荐

本书作者在业内具有一定的知名度，曾出版图书
云计算与大数据技术 人民邮电出版社（教育部“十二五”规划教材） 王鹏、黄焱、安俊秀
云计算的关键技术与应用实例 人民邮电出版社，佳奎咨讯股份有限公司（繁体版） 王鹏
C语言程序设计（第2版） 人民邮电出版社 安俊秀
并行计算应用及实战 机械工业出版社 王鹏
走近云计算 人民邮电出版社，佳奎咨讯股份有限公司（繁体版） 王鹏
云计算—中国未来的IT战略 人民邮电出版社 王鹏
智能计算方法概论 电子科技大学出版社 李建平、王鹏、段贵多
移动搜索引擎原理与实践 机械工业出版社 王鹏
赢在云端—云计算与未来商机 人民邮电出版社，WILEY出版社 王鹏

内容简介

本书以作者在自然计算领域的研究成果为基础，全面、系统地介绍了一种基于量子谐振子物理模型的新的智能优化算法—MQHOA算法，该算法的物理模型明确、算法结构简单，无需复杂的初始条件设定和参数设置。将MQHOA算法用于求解函数优化问题和组合优化问题，并对算法的物理模型、迭代收敛性和并行性进行理论分析和实验验证。全书共7章，每章都包含了作者近年的科研成果。本书可作为自然计算算法、人工智能领域开发人员和技术人员的参考书。

作者简介

王鹏，1974年生， 西南民族大学教授、 博士生导师，主要研究方向为云计算、高性能计算、网络优化等。

目录

第1章　绪论　1
1．1　背景知识　1
1．2　自然计算的研究现状　2
1．2　MQHOA算法的研究现状　7
1．3　MQHOA算法的最新研究进展　9
第2章　优化问题的建模方法　17
2．1　最优化问题　17
2．2　MQHOA算法求解TSP优化问题的建模方法　17
2．3　MQHOA算法求解聚类中心点优化问题的建模方法　18
2．4　数据中心需量费用优化问题的建模与求解　19
第3章　MQHOA算法的提出　35
3．1　MQHOA算法流程和数学描述　35
3．1．1　MQHOA算法的基本流程　35
3．1．2　MQHOA算法流程的数学描述　38
3．2　MQHOA算法的物理模型　39
3．2．1　MQHOA算法与经典谐振子物理模型的对应关系　39
3．2．2　MQHOA算法与量子谐振子物理模型的对应关系　40
3．2．3　波函数　42
3．2．4　量子隧道效应　43
3．2．5　测不准原理　44
3．3　MQHOA、QPSO和SA算法性能的实验对比　45
第4章　MQHOA算法求解函数优化问题　49
4．1　引言　49
4．2　高维函数优化问题的多尺度量子谐振子模型　50
4．2．1　多尺度优化函数二进信息采样模型　50
4．2．2　同一尺度下的量子谐振子搜索聚焦模型　51
4．3　多尺度量子谐振子算法实验分析　52
4．3．1　确定实验中的群体参数 和采样参数　53
4．3．2　二维函数实验　53
4．3．3　高维函数实验　53
4．3．4　通过频率变换加速含高频成分函数的收敛进程　55
第5章　MQHOA算法求解组合优化问题　57
5．1　引言　57
5．2　组合优化问题的定义　57
5．3　MQHOA算法求解TSP问题的原理及过程　58
5．3．1　量子谐振子波函数所描述的收敛过程　58
5．3．2　多尺度量子谐振子算法的基本收敛过程　58
5．3．3　MQHOA算法求解TSP问题的基本过程　59
5．4　实验结果及讨论　61
5．4．1　MQHOA算法求解TSP标准测试数据　61
5．4．2　MQHOA算法求解规则分布的TSP问题　64
5．4．3　MQHOA算法求解TSP问题的收敛特性分析　65
第6章　MQHOA算法的迭代收敛特性　67
6．1　MQHOA算法收敛过程和参数选择　67
6．1．1　MQHOA算法的收敛过程　67
6．1．2　k、m参数的选择对算法收敛性的影响　68
6．2　MQHOA算法的QHO收敛过程研究　69
6．2．1　QHO收敛过程的收敛性分析　69
6．2．2　QHO收敛过程中的波函数收敛定理　71
6．2．3　QHO收敛过程中的能量变化　72
6．2．4　QHO收敛过程中的测不准关系　74
6．2．5　QHO收敛过程的波函数特性　76
6．3　MQHOA算法的M收敛过程研究　77
6．3．1　M收敛过程分析　77
6．3．2　M收敛过程实验　78
第7章　MQHOA算法的并行性研究　81
7．1　引言　81
7．2　MQHOA算法的运行时间分析　81
7．3　MQHOA算法的并行化特性　82
7．3．1　MQHOA算法的并行方法　82
7．3．2　MQHOA算法的三种并行粒度　83
7．3．3　根据采样参数选择MQHOA算法的并行粒度　86
7．4　MQHOA-P算法的运行流程　86
7．5　MQHOA-P算法的并行化性能分析　87
7．6　MQHOA-P算法的实验验证　88
参考文献　91
附录A　MQHOA算法核心代码　101
附录B　主要的函数优化测试函数　113

深入理解与应用：多尺度量子谐振子优化算法 作者： [此处留空，此处为作者署名] 出版社： [此处留空，此处为出版社名称] 出版年份： [此处留空，此处为出版年份] --- 内容提要 本书旨在为读者提供一个关于多尺度量子谐振子优化算法（MSQHOA）的全面、深入且实用的技术指南。本书内容聚焦于算法的理论基础、核心机制、高级应用以及在复杂工程问题中的实际部署，致力于构建起一座连接抽象数学模型与实际问题求解之间的坚实桥梁。 本书的结构设计遵循从基础概念到前沿应用的逻辑顺序，确保读者能够在扎实掌握基本原理后，逐步探索算法的复杂性和潜力。我们详细阐述了量子力学中谐振子模型的物理意义，并将其转化为优化搜索空间中的有效表征。随后，重点剖析了“多尺度”概念在算法设计中的关键作用——如何通过不同尺度的信息交互与信息粒度调整，有效平衡全局探索与局部精炼，克服传统优化算法易陷入局部最优的顽疾。 MSQHOA不仅仅是一个理论框架，更是一种高效的启发式搜索范式。本书详细介绍了算法的构建模块，包括但不限于量子位（Qubit）的概率幅编码、旋转门（Rotation Gate）的动态更新机制、基于能量最小化的适应度函数评估，以及多代际策略下的收敛性保证。每一部分都辅以详尽的数学推导和清晰的流程图解，以期帮助读者精准把握算法的内在逻辑。 在应用层面，本书突破了单一领域的限制，深入探讨了MSQHOA在多个关键行业中的优化潜力。这包括但不限于：高维参数寻优（如复杂系统建模中的参数辨识）、资源受限环境下的调度优化（如生产制造中的作业排序）、网络拓扑结构的设计与重构，以及在金融工程中构建高效的投资组合模型。对于每一个应用案例，我们都提供了完整的模型构建步骤、算法参数配置建议，并展示了其与现有主流优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）在性能上的对比分析，强调MSQHOA在处理非线性、非凸、大规模优化挑战时的独特优势。 本书还特别设置了算法的高级扩展与改进章节，探讨了如何将深度学习技术（如强化学习）与MSQHOA的自适应参数调整相结合，以实现更具鲁棒性和自适应性的优化求解器。此外，还对算法的计算复杂性、并行化策略进行了深入分析，为读者在高性能计算环境下的部署提供了实践指导。 本书面向的研究群体广泛，包括但不限于：优化算法研究人员、计算机科学专业的研究生与博士生、从事工程优化、运筹学、人工智能应用开发的工程师和技术专家。我们力求以严谨的学术态度和清晰的工程视角，为所有致力于通过先进优化技术解决实际复杂问题的人士，提供一本内容详实、体系完整的参考手册。 --- 目录结构概览 (非详尽目录) 第一部分：基础理论与量子建模 1. 优化问题的数学表述与挑战 2. 量子计算基础回顾：谐振子模型与量子位编码 3. 从物理到计算：量子谐振子在搜索空间中的映射 4. 多尺度理论的引入：尺度分离与信息耦合机制 第二部分：MSQHOA 核心机制详解 5. 初始种群生成与概率幅初始化 6. 能量函数（适应度）的构建与评估 7. 核心操作：旋转矩阵的设计与动态调整策略 8. 多尺度信息融合：全局探索与局部精炼的协同机制 9. 算法收敛性分析与参数敏感性研究 第三部分：高级算法扩展与实现 10. 基于混合策略的算法增强：与局部搜索的结合 11. 适应度景观分析与动态尺度切换策略 12. 并行化实现与计算效率优化 13. 鲁棒性增强：对噪声和不确定性的处理 第四部分：工程应用与案例研究 14. 复杂系统参数辨识与高维函数优化 15. 供应链与生产调度优化：约束处理方法 16. 网络设计与路由优化中的应用实例 17. 金融建模中的投资组合优化与风险评估 附录 A. 常用优化测试函数集 B. 伪代码与关键函数实现参考 --- 读者定位与价值主张 本书的编写风格力求技术深度与可读性并重。对于理论研究者而言，我们提供了严谨的数学推导和前沿的改进思路；对于应用工程师而言，我们提供了清晰的算法流程图和详尽的工程案例分析，确保读者不仅理解“如何运行”，更能深刻理解“为何有效”。 通过系统学习本书内容，读者将能够： 1. 掌握 MSQHOA 的完整设计理念，能够独立构建该算法的数学模型。 2. 区分 多尺度策略在优化性能提升中的关键作用，并能根据问题特性选择合适的尺度参数。 3. 应用 MSQHOA 解决实际工程中遇到的具有强非线性和多模态特性的优化难题。 4. 评估 算法的计算效率和鲁棒性，并掌握将其集成到现有软件框架中的技术要点。 本书不仅是关于一种优化算法的介绍，更是一部关于如何利用跨学科知识（物理学、信息科学、优化理论）来构建强大求解工具的实践指南。它将引导读者从更宏观、更精细的不同视角审视优化领域，迈入下一代智能优化算法的研究与应用前沿。

评分☆☆☆☆☆

当我从一个纯粹的物理爱好者的角度来看待这本书的命名时，我感受到一种强烈的“工具箱”气质，但这个工具箱里的工具显然是为最顶尖的研究者准备的。我推测，书中对“谐振子”这一基础模型进行深入挖掘，很可能是为了用它来类比和解决更复杂的、具有振荡特征的物理系统，比如晶格振动、分子动力学中的耦合模式，甚至可能是场论中的激发态。如果它的优化算法足够强大，那么它应该能够处理那些传统摄动论失效的强耦合或非微扰区域。我特别关注其在“跨尺度”信息传递上的处理机制——当系统在一个尺度上表现出集体行为，而在另一个尺度上是分离粒子时，算法是如何在两者之间搭建桥梁而不丢失关键物理信息的？书中是否会详细论述这种跨尺度插值或延拓的数学原理？如果它侧重于算法效率，那么它可能包含了大量关于如何利用特定的对称性或守恒量来简化计算的技巧，从而避免陷入高维计算的泥潭。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版透露出一种深思熟虑的专业性，但其内容似乎更加偏向于理论框架的搭建，而非具体案例的展示。我揣测，作者可能花费了巨大的精力来构建一套自洽的、可以推广到更广泛物理系统的理论体系。这种体系的构建往往意味着对现有公理或假设进行审视和修正，或许它会引入一种全新的算符代数或者新的量子态定义来更好地适应“多尺度”的需求。它可能涉及大量的符号推导，其密度之高，足以让习惯了图文并茂讲解的读者感到有些吃力。我好奇它在处理量子退相干问题时会采取何种立场，毕竟，在多尺度模型中，如何界定“观测者”和“环境”的边界本身就是一个极具挑战性的问题。如果这本书没有过多地涉及具体的物理应用实例，那么它对读者的要求就更高了：必须具备将抽象数学语言转化为物理洞察的强大能力。它更像是一本奠基性的学术专著，其价值在于为未来的研究开辟了新的数学路径。

评分☆☆☆☆☆

这本看起来像是深奥理论的著作，初翻时我就被那种扑面而来的学术气息给震慑住了。它似乎并未直接聚焦于我们日常能触摸到的物理现象，反而更像是一张精密的数学蓝图，试图用一种全新的、分层的视角来剖析自然界最基本的振动行为。我猜想，它可能花了大量的篇幅去构建一个多尺度的数学框架，这种框架必然要求读者对量子力学的基础有相当扎实的理解，并且对如何将不同尺度的信息有效地整合在一起抱有极大的好奇心。它可能探讨了如何将宏观尺度的近似结果与微观尺度的精确解进行对接，这无疑是一项艰巨的任务。如果内容真的如其名所示，那么它必然会涉及大量的偏微分方程求解技巧、边界条件的复杂处理，以及如何利用迭代或变分法来逼近那些解析上无解的难题。对于那些希望在理论物理前沿寻求突破的读者来说，这可能是一本必备的工具书，但对于仅仅想了解量子谐振子基本概念的初学者而言，它恐怕会是一座难以逾越的高山，因为它的目标显然不在于“解释”，而在于“优化”和“建模”。我期待看到它如何巧妙地处理尺度间的耦合效应，这才是真正体现其“多尺度”核心价值的地方。

评分☆☆☆☆☆

这本书的气质是内敛而深邃的，它似乎很少会使用那些引人注目的比喻或历史回顾，而是直接切入核心的技术难题。我预感到，它可能会包含一些关于如何处理非厄米系统或开放量子系统的新颖方法，因为这些系统的能级结构和时间演化往往比标准的哈密顿量复杂得多，也更需要精妙的优化手段来捕捉其动态细节。如果内容真的如此，那么它可能对那些研究光与物质相互作用、或处于耗散环境中的量子信息载体的工作有直接的指导意义。我特别留意书中是否对“优化”这一概念进行了严格的定义，究竟是指能量最小化，还是指误差最小化，或者是寻找最优的控制序列？这种概念上的清晰度，对于构建一个可靠的算法至关重要。总而言之，这是一本面向高阶专业读者的、致力于提供计算效率和理论深度双重提升的严谨论述，它追求的是精确的数值解与优美的理论结构完美结合的境界。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书的目录，我立刻感受到一种扑面而来的严谨性，但它似乎避开了直接的实验验证描述，转而更专注于方法论的创新。我猜测，全书的重点可能放在了如何设计和实施一套“优化算法”来解决量子力学中的特定计算难题，而不是对已建立理论的综述。这可能意味着大量的章节会围绕着算法的收敛性分析、计算复杂度的评估，以及如何将这些算法并行化或应用于大规模系统中。如果它真的是关于“优化算法”的，那么它可能引入了许多源自工程学、计算机科学甚至运筹学中的概念，并将其巧妙地嵌入到量子力学的框架内。比如，它会不会探讨如何用先进的数值方法来处理高维的、非线性的、或者在时间演化中表现出复杂耦合行为的系统？我个人对算法的鲁棒性非常感兴趣——在面对噪声或不完美数据输入时，这套算法的表现如何？这本书如果成功，将不仅是物理学的贡献，更是计算科学方法论的突破，它承诺的不是描述世界，而是更有效率地计算世界。