云南省教育厅科学研究基金(2010Y156)
- 作品数:3 被引量:2H指数:1
- 相关作者:赵喜李芳芳于勇涛张树梅吴阳清更多>>
- 相关机构:云南师范大学云南大学更多>>
- 发文基金:云南省教育厅科学研究基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于Qpso算法的应急资源调度应用研究
- 2012年
- 以连续性消耗应急过程为背景,运用量子行为粒子群算法求解多目标的应急资源调度数学模型。考虑施救成本费用和因施救不及时造成损失的构造模型的目标函数。针对该模型的特点,设计量子粒子群算法求解方法和步骤,用数值算例验证了所建立模型的合理性及量子粒子群算法的可行性和有效性。
- 赵喜吴阳清李芳芳马倩张树梅于勇涛
- 关键词:应急资源量子行为粒子群优化算法
- 高阶Bose-Einstein关联的动力学奇异性
- 2013年
- 量子场论中古典数学不能描写奇异性的g2R依赖(动力学奇异性),在现代数学刻画的非微扰(公理化)场论中g2R通过反常维度γB(gR)、γF(gR)与γm(gR)进入N点截断Green广函G(N)(gR,aQN)并控制其奇异性,NBγB(gR)阶导数将G(N)μ(gR,aQN)的奇异性从极点移动到它的幂邻域,q阶Bose-Einstein真关联实验(q=2,3,UAI;q=2,3,4,NA22)揭示出:(1)奇异性完全由γB(gR)控制.(2)γB(gR)的电荷依赖为(gR±beR)2,这里b<1,gR=α槡s(QCD,-3γB(gR)=αs).(3)Bose-Einstein关联实验直接测量出反常维度γB(gR)的数值.(4)质量奇异性由反常维度γm(gR)控制,质壳超分布的奇异方程给出递增的质量序列m1
- 赵喜赵树松
- 粒子群算法工具箱在函数寻优中的应用被引量:2
- 2012年
- 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是计算智能领域,除了蚁群算法、鱼群算法等算法之外的一种群体智能的优化算法。文章论述了利用粒子群算法工具箱,设置可调参数,定义需要优化的函数,设置函数自变量的取值范围,每步迭代允许的最大变化量等,最终实现函数寻优。
- 赵喜吴阳清李芳芳马倩张树梅于勇涛
- 关键词:粒子群算法