Riemannian流形中DE算法算子最优特征量的量子渐进估计

摘要：

该文主要分析和探讨了差分进化算法(Differential Eveolutionary Algorithm,DE)在Riemannian流形中的几何关系,对P_ε条件下Riemannian流形中的种群个体进行了收敛性分析,得到了迭代个体收敛精度与收敛速度的量子不确定渐进估计,如下式△2n·△2xεβ(√(λε)1+…+√(λε)n2/2其中,△2v为种群个体的速度分辨率, △2xεβ为种群个体带有误差的位置分辨率, (λε)i,i=1,2,…,n.从本质上说明了Riemannian流形中迭代个体的局部特征量是不能从收敛精度和收敛速度同时达到算法高效.

关键词：DE算法、Riemannian流形、收敛精度、收敛速度、量子不确定渐进估计

所属期刊栏目：40

分类号：O192(动力系统理论)

资助基金：国家自然科学基金;北方民族大学重大科研专项资助项目;北方民族大学研究生创新项目;宁夏高等教育一流学科建设资助项目

在线出版日期：2020-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：31-43