多尺度量子諧振子優化算法 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

本書以作者在自然計算領域的研究成果為基礎，全麵、係統地介紹瞭一種基於量子諧振子物理模型的新的智能優化算法—MQHOA算法，該算法的物理模型明確、算法結構簡單，無需復雜的初始條件設定和參數設置。將MQHOA算法用於求解函數優化問題和組閤優化問題，並對算法的物理模型、迭代收斂性和並行性進行理論分析和實驗驗證。全書共7章，每章都包含瞭作者近年的科研成果。本書可作為自然計算算法、人工智能領域開發人員和技術人員的參考書。

作者簡介

王鵬，1974年生， 西南民族大學教授、 博士生導師，主要研究方嚮為雲計算、高性能計算、網絡優化等。

目錄

第1章　緒論　1
1．1　背景知識　1
1．2　自然計算的研究現狀　2
1．2　MQHOA算法的研究現狀　7
1．3　MQHOA算法的最新研究進展　9
第2章　優化問題的建模方法　17
2．1　最優化問題　17
2．2　MQHOA算法求解TSP優化問題的建模方法　17
2．3　MQHOA算法求解聚類中心點優化問題的建模方法　18
2．4　數據中心需量費用優化問題的建模與求解　19
第3章　MQHOA算法的提齣　35
3．1　MQHOA算法流程和數學描述　35
3．1．1　MQHOA算法的基本流程　35
3．1．2　MQHOA算法流程的數學描述　38
3．2　MQHOA算法的物理模型　39
3．2．1　MQHOA算法與經典諧振子物理模型的對應關係　39
3．2．2　MQHOA算法與量子諧振子物理模型的對應關係　40
3．2．3　波函數　42
3．2．4　量子隧道效應　43
3．2．5　測不準原理　44
3．3　MQHOA、QPSO和SA算法性能的實驗對比　45
第4章　MQHOA算法求解函數優化問題　49
4．1　引言　49
4．2　高維函數優化問題的多尺度量子諧振子模型　50
4．2．1　多尺度優化函數二進信息采樣模型　50
4．2．2　同一尺度下的量子諧振子搜索聚焦模型　51
4．3　多尺度量子諧振子算法實驗分析　52
4．3．1　確定實驗中的群體參數 和采樣參數　53
4．3．2　二維函數實驗　53
4．3．3　高維函數實驗　53
4．3．4　通過頻率變換加速含高頻成分函數的收斂進程　55
第5章　MQHOA算法求解組閤優化問題　57
5．1　引言　57
5．2　組閤優化問題的定義　57
5．3　MQHOA算法求解TSP問題的原理及過程　58
5．3．1　量子諧振子波函數所描述的收斂過程　58
5．3．2　多尺度量子諧振子算法的基本收斂過程　58
5．3．3　MQHOA算法求解TSP問題的基本過程　59
5．4　實驗結果及討論　61
5．4．1　MQHOA算法求解TSP標準測試數據　61
5．4．2　MQHOA算法求解規則分布的TSP問題　64
5．4．3　MQHOA算法求解TSP問題的收斂特性分析　65
第6章　MQHOA算法的迭代收斂特性　67
6．1　MQHOA算法收斂過程和參數選擇　67
6．1．1　MQHOA算法的收斂過程　67
6．1．2　k、m參數的選擇對算法收斂性的影響　68
6．2　MQHOA算法的QHO收斂過程研究　69
6．2．1　QHO收斂過程的收斂性分析　69
6．2．2　QHO收斂過程中的波函數收斂定理　71
6．2．3　QHO收斂過程中的能量變化　72
6．2．4　QHO收斂過程中的測不準關係　74
6．2．5　QHO收斂過程的波函數特性　76
6．3　MQHOA算法的M收斂過程研究　77
6．3．1　M收斂過程分析　77
6．3．2　M收斂過程實驗　78
第7章　MQHOA算法的並行性研究　81
7．1　引言　81
7．2　MQHOA算法的運行時間分析　81
7．3　MQHOA算法的並行化特性　82
7．3．1　MQHOA算法的並行方法　82
7．3．2　MQHOA算法的三種並行粒度　83
7．3．3　根據采樣參數選擇MQHOA算法的並行粒度　86
7．4　MQHOA-P算法的運行流程　86
7．5　MQHOA-P算法的並行化性能分析　87
7．6　MQHOA-P算法的實驗驗證　88
參考文獻　91
附錄A　MQHOA算法核心代碼　101
附錄B　主要的函數優化測試函數　113

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