量子光学优化算法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 2次 | 上传用户:10198223
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
通过分析光学优化算法的特性,将光学优化算法中每个光源点都用量子空间中的一个粒子来描述,利用群体智慧的聚集性,建立了光学优化算法的量子势能场模型,并根据势能场模型的群体自组织性和协同性等特点提出了量子光学优化算法。通过对多个经典测试函仿真分析,得出量子光学优化算法在量子力学收敛理论下比光学优化算法控制参数少,设置简单,优化性能更好,收敛速度更快,优化了算法的收敛精度和速度。
其他文献
消费者对不同种类的产品具有不同的价格偏好,而传统的序列模式挖掘算法仅考虑序列中不同项目的出现顺序,使得挖掘到的序列模式没有包含产品价格以及种类等重要信息。为了克服传统算法的这一缺陷,在序列模式中体现更多的用户行为信息,基于模糊集理论,提出了一种在产品种类维度上进行的跨种类模糊价格序列模式挖掘算法。实验结果表明,与传统序列模式挖掘算法相比,该算法可以有效解决序列数据的稀疏性问题,能够挖掘得到更多个性
针对目前信息隐藏算法抵抗隐写分析能力弱的问题,提出一种基于尺度不变(BRISK)局部特征的零低频信息隐藏算法。首先,对载体图像进行一阶CL多小波变换,在低频LL2中提取BRISK特征点生成图像特征矩阵;其次,利用zig-zag和Logistic混沌置乱对秘密信息进行去相关性处理;再次,将图像特征与加密信息通过对比特征值形成关联序列;最后,将关联序列嵌入到高频HL2、HH2的低3位。算法将高能量区域