研究生开题报告.pptx
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1、开题报告开题报告多尺度量子启发式优化算法多尺度量子启发式优化算法势阱模型势阱模型研究研究目录目录1. 选题意义与依据。2. 算法的研究现状。3. 研究问题与意义研究问题与意义。4. 预期成果与创新。1. 选题意义与依据选题意义与依据最优化问题最优化问题:属于机器学习在工业、社会、经济、管理等各个领域得到了广泛的应用,其重要性不言而喻。 提出提出最最优化问题优化问题不同学科的问题大多可以归结为最优化问题。 构造目标函数构造目标函数把最优化问题构造成合适的目标函数,使这个目标函数取到极值的解为目标。 求解目标函数求解目标函数找到一个能让这个目标函数取到极值的解的方法。最优化问题的形式化表示:max
2、 f(x) 或 min f(x)比如现在的机器学习算法,大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过最优化最优化方法对目标函数进行优化方法对目标函数进行优化。最优化的分类最优化的分类确定性算法: 状态空间搜索,代数几何方法基于概率的优化算法:随机算法,进化计算,群体智能。简单问题算法:最速下降法,拟牛顿法等。目标函数:满足,可行域内连续,可微,二阶收敛,易于求解,形态优良。缺点:当极值点过多,容易限入局部最优,或遇到鞍点时,因梯度更新微小而导致收敛缓慢启发式算法启发式算法20C70年代以来,启发式算法出现年代以来,启发式算法出现20C80年代人工智能和生物进化技术引入最优化理论年代人工智能
3、和生物进化技术引入最优化理论SAGAACOEAPSOABCANNDEFA量子启发式算法量子启发式算法基于量子计算理论改进启发式优化算法:QA: 通过量子隧道效应跳出局部最优区域。QPSO:改变粒子特性,使牛顿力学下的粒子具备量子特性,从而保证全局搜索性能。QEA: 利用量子迭加,量子比特改进原EA算法。下面文献选取了抛物线定律,表明如果势阱模型“合适”,量子算法可以引入经典算法从而对算法性能进行提升。 这此算法利用量子力学概念改进传统优化算法,从而改进性能。缺点:受原有算法机制的限制,利用了概率解释,却未研究量子力学中较为重要的势阱约束问题。Self-organizing hierarchic
4、al particle swarm optimizer with time-varying acceleration coefficients,” IEEE Transactions on evolutionary computation, vol. 8, no. 3, pp. 240-255, 2004.MQHOA1. 由量子模型来构造优化算法。2. 基于量子力学的重要特性概率解释,构造波函数这一重要概念。3. 算法简洁,不需要过多参数,参数对问题的求解不敏感,收敛速度快。4. 无梯度优化,不使用梯度信息, 在复杂优化问题non-separable, ill-conditioned, or
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