本文選題：全局優(yōu)化 + 量子諧振子�。� 參考：《控制與決策》2017年12期

【摘要】：針對(duì)多尺度量子諧振子算法在處理高維全局優(yōu)化問題時(shí)難以收斂的問題,提出一種協(xié)方差矩陣的多尺度量子諧振子優(yōu)化算法,并給出新算法的核心數(shù)學(xué)模型.所提算法改進(jìn)了多元正態(tài)分布評(píng)估算法中的協(xié)方差矩陣生成方式,保留了之前采樣點(diǎn)的記憶,加入動(dòng)態(tài)迭代步長加快了新協(xié)方差矩陣的更新速度.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法的性能遠(yuǎn)超原算法,與4種經(jīng)典優(yōu)化算法相比,在收斂精度、收斂速度和魯棒性上也具有優(yōu)勢(shì).
[Abstract]:In order to solve the problem that the multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm is difficult to converge when dealing with the high-dimensional global optimization problem, a multi-scale quantum harmonic oscillator optimization algorithm based on covariance matrix is proposed, and the core mathematical model of the new algorithm is given. The proposed algorithm improves the method of covariance matrix generation in the multivariate normal distribution evaluation algorithm, retains the memory of the previous sampling points, and adds the dynamic iteration step to accelerate the updating speed of the new covariance matrix. The experimental results show that the performance of the proposed algorithm is far more than the original algorithm. Compared with the four classical optimization algorithms, the proposed algorithm also has advantages in convergence accuracy, convergence speed and robustness.
【作者單位】： 成都信息工程大學(xué)軟件工程學(xué)院;西南民族大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71673032,60702075) 國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(12XSH019)
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：1951939