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量子計算基本特征范文第1篇

關(guān)鍵詞 納米科技;納米地球化學;納米礦物學;納米礦床學

中圖分類號TB383 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708(2010)31-0083-02

1 概述

納米科學技術(shù)(nano scale science and technology)作為新興的學科[1],在人類社會進入世紀之交的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變年代,在世界范圍興起,發(fā)展迅速,前景誘人,國際競爭已經(jīng)開始。人類對自然世界的認識始于宏觀物體,又逐漸認識到原子,分子等微觀粒子,然而對納米微粒卻缺乏深入的研究[2]。原子是自然界的基本組成單元,原子的不同排列方式使自然界物種豐富多樣化。1959年,著名的物理學家諾貝爾物理學獎得主查德?費曼說:“如果有一天可以按人的意志安排一個原子,將會產(chǎn)生怎樣的奇跡?！奔{米科技則使人們能夠直接利用原子、分子制備出包含原子的納米微粒,并把它作為基本構(gòu)成單元,適當排列成一維的量子線,二維的量子面,三維的納米固體。納米材料有一般固體都不具備的優(yōu)良特性,所以有著廣闊的應用前景。錢學森指出:“納米左右和納米以下的結(jié)構(gòu)將是下一階段科技發(fā)展的重點,會是一次技術(shù)革命,從而將引起21世紀又一次產(chǎn)業(yè)革命。” [3]

1.1 基本概念

納米(Nanometer)又稱毫微米,是一種長度單位。1納米等于10-9m(十億分之一米)。上田良二教授于1984年從測試的角度給納米微粒下了一個定義:用電子顯微鏡(TEM)能看到的微粒稱為納米微粒[4]。納米技術(shù)是1974年在東京由日本精密工程學會(JSPE)和國際生產(chǎn)工程研究學會(CIRP)聯(lián)合主持的會議上由日本東京科學大學機械工程教授谷口紀男提出的[5]。納米科技(Nanost)是一門在0.1nm~100nm范圍內(nèi)對物質(zhì)和生命進行研究應用的科學。這是一種介觀區(qū)域(宏觀和微觀之間的連接區(qū)域)進行開發(fā)研究的新技術(shù)。它使人類認識和改造物質(zhì)世界的手段和能力延伸到分子和原子。納米科技涉及到物理學、數(shù)學、化學、生物學、機械學、信息科學、材料科學、微電子學等眾多學科以及計算機技術(shù),電真空技術(shù),掃描隧道顯微鏡及加工技術(shù),等離子體技術(shù)和核分析等各種技術(shù)領域,是一門綜合性的新興科學技術(shù)。

1.2 納米科技的發(fā)展歷史

納米科技是20世紀科技領域重要突破它的發(fā)展經(jīng)歷了孕育萌芽階段,探索研究階段和應用開發(fā)階段3個時期。

1)孕育萌芽階段。費曼設想在原子和分子水平上操縱和控制物質(zhì)。1860年,膠體化學誕生之日,對粒徑約(1~100)nm的膠體粒子開始研究,但由于受研究手段限制,發(fā)展緩慢;

2)探索研究階段。30年后,1990年7月,第一屆國際納米科學技術(shù)會議在美國巴爾的摩召開,同年《納米生物學》和《納米科技》專業(yè)刊物相繼問世。這標志著一門嶄新的科學技術(shù)-納米科學技術(shù),在經(jīng)過30年的曲折道路,終于誕生了。費曼的美妙設想成為現(xiàn)實了[6];

(3)應用階段。1993年,開始進入蓬勃的發(fā)展時期,20世紀末獲得許多成果,達到預期目標可能還要經(jīng)歷10~20年的努力。

1.3 納米固體的基本特征

納米固體的重要特征,決定了納米科技具有劃時代意義。這些特性有如下4個方面[6] :

1)表面與界面效應。納米微粒尺寸小,表面積大,所以位于表面的原子比例相對增多。尺寸與表面原子數(shù)的關(guān)系見表1。當物質(zhì)粒徑小于10nm,將迅速增加表面原子的比例,當粒徑降到1nm時,原子幾乎全部集中到納米粒子的表面。由于表面原子數(shù)增多,使得這些原子易與其它原子相結(jié)合而穩(wěn)定,具有很高化學活性,表面吸附能力強,擴散系數(shù)增大,塑性和韌性都大大提高;

表1納米微粒尺寸與表面原子數(shù)的關(guān)系

2)小尺寸效應。當納米微粒的尺寸與光波的波長相當或更小時,周期性的邊界條件將被破壞,電,光,磁,聲,熱力學等特征均會出現(xiàn)小尺寸效應;

3)宏觀量子隧道效應。微觀粒子具有貫穿勢壘的能力稱為隧道效應。宏觀量子隧道效應的研究對基礎研究及應用都有重要的意義;

4)量子尺寸效應。量子尺寸效應是指當粒子尺寸下降到最低值時,費米能級附近的電子能級變?yōu)殡x散能級的現(xiàn)象。而當顆粒中所含原子數(shù)隨著尺寸減小而降低時,費米能級附近的電子能級將由準連續(xù)態(tài)分裂為分立能級。當能級間距大于靜磁能,磁能,熱能,靜電能,超導態(tài)或光子能量的凝聚能時,就導致納米微粒磁,熱,聲,光,電以及超導電性與宏觀特征顯著不同,稱為“量子尺寸效應”。例如導電的金屬在超細微粒時可以是絕緣的。

表面界面效應,小尺寸效應,宏觀量子隧道效應和量子尺寸效應是納米微粒與納米固體的基本特征,它使納米微粒和納米固體呈現(xiàn)出許多不同的物化性質(zhì)。

2 納米科學研究的分析手段

具有原子分辨率的掃描隧道顯微鏡(STM),高分辨透射電鏡(HRTEM),和原子力顯微鏡(AFM)等手段[7-9]能直接觀察出納米固體,納米微粒,和納米結(jié)構(gòu)特征。

1)掃描隧道顯微鏡(STM)

掃描隧道顯微鏡(STM)具有原子級的空間分辨率。主要描繪表面三維的原子結(jié)構(gòu)圖。主要用于導電納米礦物原子級的空間分辨率研究 ,如金屬硫化物研究。

2)高分辯透射電鏡(HRTEM)

高分辯透射電鏡(HRTEM)空間分辨率可達0.1nm～0.2nm。主要用于各種礦物納米級的成分,形貌,結(jié)構(gòu)的綜合研究。如金屬硫化物,硅酸鹽礦物,礦物中的出溶物以及膠體礦物研究。

3)原子力顯微鏡(AFM)

以掃描隧道顯微鏡(STM)為基礎發(fā)展起來的原子力顯微鏡(AFM)

能探測針尖和樣品之間的相互作用力,達到納米級的空間分辨率。為了獲得絕緣材料原子圖像,又出現(xiàn)了原子力顯微鏡。AFM主要是用于非導電納米礦物原子級的空間分辨率研究。如硅酸鹽礦物,膠體礦物等研究。在納米材料方面主要是觀察納米材料物質(zhì)等在礦物物質(zhì)表面的吸附和沉積,以及天然納米微粒形狀。

3 納米科技理論在地學上的應用

納米科技與地學的結(jié)合形成了以下3種學科納米地球化學,納米礦床學和納米礦物學。

3.1納米地球化學

納米地球化學就是研究地球中納米微粒分布,分配,集中,分散,遷移規(guī)律,以及由納米微粒的分布及組合特征反映斷裂活動,探測石油,天然氣,金屬礦床等。納米物質(zhì)使元素具有新的地球化學活性和新的成巖成礦模式:傳統(tǒng)觀念認為,溫度越高,化學活性越大,元素的遷移能力越強,反之活性就越小,越不容易遷移。為此,作為化學性質(zhì)很不活潑的金,在較低溫度下,理應活性很小,溶解度偏低,很難遷移成礦。事實上卻與納米金的地球化學行為相矛盾。但如果從納米科技理論的角度考慮,就不難理解了。納米科技理論認為,當物質(zhì)的粒度達到納米級時,由于顆粒極其細小,表面積很大,例如SiO2,其粒徑從36nm減少到7nm時,其比表面積由75增加到360m2/g[10]。巨大的表面積使大量的原子處在表面,使元素的化學反應速度和擴散速度增加很多,吸附能力增強,熔點變低,物化性質(zhì)發(fā)生改變。成巖成礦溫度低,因而使元素具有低溫活性。粒度越小,活性越大。這使納米級的物質(zhì)具有成分相同的可見顆粒所沒有的特性。產(chǎn)生新的地球化學活性和新的成巖成礦模式。對稀有元素,活性性質(zhì)不活潑的元素,分散元素和在水中溶解度極低的元素,在低溫條件下成巖成礦作用有了不同的解釋思路。

3.2 納米礦床學

相同成分的納米微粒不同的物化性特性已使地質(zhì)學家對礦床學理論中有關(guān)礦質(zhì)運移,富集過程有了新的認識。傳統(tǒng)理論認為,礦物質(zhì)的運移以溫差,壓力差或濃度差為前提條件,而對礦物質(zhì)的運移和富集又限定其必須有一定的礦化劑為載體,而未意識到同種物質(zhì)如果其粒度不同則其物化性質(zhì)的差別非常巨大。傳統(tǒng)成礦理論一直認為金礦的形成是由于其離子與一定絡合劑結(jié)合,在一定的溫度條件下遷移到一定部位,經(jīng)過各種化學反應生成自然金而聚集成礦。納米科學技術(shù)理論認為:源巖中的原子態(tài)金只要達到納米級,其本身首先就由于極大的自擴散系數(shù)和吸附性而擴散,遷移合富集成礦。目前為止,地學界一直對砂金為何能在低溫條件下甚至使常溫態(tài)下能夠形成“狗頭金”的事實沒有定論,現(xiàn)在看來,很有可能是納米級的金自身擴散,遷移,吸附的結(jié)果。這種聚集成礦作用,在內(nèi)生金屬成礦作用過程中可能也同樣起著不可低估的作用[11]。

3.3 納米礦物學

目前,由于科技的限制,人類對礦物學的認識,往往注重宏觀礦物單體,聚合體的形態(tài)及有關(guān)特性,注重微觀礦物成分及原子排列的情況,而對納米礦物微粒,納米礦物結(jié)構(gòu)缺乏深入細致的研究。在傳統(tǒng)礦物學研究中,把礦物看成理想的晶體點陣,但在納米礦物學中則著重研究納米礦物微粒和礦物結(jié)構(gòu)特征以及與此有關(guān)的巖石學,礦床學,構(gòu)造地質(zhì)學,地球化學等地質(zhì)學科。

所謂的納米礦物就是指晶體粒度細小至納米量級的礦物顆粒。往往是以集合體形式結(jié)合一起[12]。彭同紅、萬樸等人運用掃描電鏡發(fā)現(xiàn)以下幾種非金屬礦晶體,具有納米尺寸的結(jié)構(gòu):

1)沸石, 其內(nèi)通道直徑為13nm~113nm;

2)條紋長石、月光石、日光石,其晶間距為2nm;

3)膨潤土、高嶺土、海泡石,其層間距離為2nm等;

4)鱗片石墨經(jīng)高溫膨化后形成蠕蟲石墨,形成網(wǎng)狀結(jié)構(gòu),其孔徑直徑為10 nm~100nm[13]。

目前,已發(fā)現(xiàn)的納米礦物資源主要分布在大洋底部及陸地。例如:海洋中的“黑煙囪”和陸地上的納米礦物有氧化物和硅酸鹽等。但受限于開采技術(shù),目前僅其中層狀結(jié)構(gòu)的黏土礦物并已初步進行開發(fā)利用。納米物質(zhì)的巨大的比表面積、特殊的界面效應、臨界尺寸效應及高能量狀態(tài)賦其不同于普通物質(zhì)的特性。例如, 普通金的沸點為2 966℃,而納米相金則在700℃~800℃條件下熔解、氣化[12]。其它納米相金屬也具有此特性。因而納米級礦物開發(fā)利用有著廣闊的應用前景。

4 結(jié)論

納米科技的研究是國際當前的研究熱點,它使人類在改造自然方面進入了一個新層次,即從微米級層次深入到納米級層次。也使地質(zhì)學科學家的認識改造自然界進入一個新層次。HRTEM,STM,AFM等測試方法的在納米礦物學中的研究運用,一些新概念、新理論、新方法隨之孕育而生,使21世紀礦物學的研究將上一個新臺階,這將促進地質(zhì)科學飛速發(fā)展。

參考文獻

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量子計算基本特征范文第2篇

【關(guān)鍵詞】量子場論 還原性 問題

物理中的突現(xiàn)主要是指很多因素，對于系統(tǒng)組成要素具有性質(zhì)問題，不是在于任何單個要素，因素系統(tǒng)的低層次形成時期才會出現(xiàn)，所以說才成為涌現(xiàn)。系統(tǒng)功能之所以表現(xiàn)是整體會大于部分，是因為系統(tǒng)會涌現(xiàn)出新質(zhì)因素。人們對于這一個現(xiàn)象的研究是從生物學開始的，后來應用于人工智能和復雜物理理論中，隨著社會現(xiàn)代科學即使發(fā)展，出現(xiàn)了很多問題，在整體性為主題中，量子場論的建立都針對很多問題進行發(fā)展和研究，也引發(fā)了很多原論和反原論問題深入研究。從重整化操作參數(shù)中選取任意性理論問題都是沒相關(guān)性，場論知識具有自主性理論體系，各個理論之間沒有關(guān)系，所以說量子場論涉及當今物理學和哲學領域很多問題。

1 有效場論思想的提出分析

一般意義的有效場論指的是某一個研究領域事物內(nèi)在機制理論問題，也就是用粒子物理學家話來說就是有效理論對于物理參數(shù)空間物理實體描述，從物理學看，很多物理學理論都是隨著不斷變化而形成了多樣性，也就是同一物理實體中的粗放型和精致形理論，這就構(gòu)成了物理學參數(shù)空間唯像學理論研究。不需要費心去尋找一個物理終極理論，只要能夠恰當?shù)拿枋鲆磺鞋F(xiàn)象就可以了，從本質(zhì)上講也就是說對于物理具有本身局限性，是反映物理世界信息模型問題。

為了能夠很好協(xié)調(diào)量子力學和相對論之間量子場論，就應該考慮到二次量子化，也就是一種包含粒子生產(chǎn)的基本粒子問題，在數(shù)學中量子場論系統(tǒng)擁有無窮自由度，數(shù)學中對于理論有很多新的要求，對于重整化問題解釋爭論也是突出表現(xiàn)了場論思想提出，從歷史發(fā)展來看，重整化理論是具有一定場論理論依據(jù)的。對于有效場論思想提出都有一定追溯作用。

從重整化方法發(fā)展歷史看，有效思想在建立量子場論中是非常富有啟發(fā)作用的，量子場論語言的作用是非常恰當描述依賴作用的，本質(zhì)就是能夠超級力量。有效理論思想可以很好推動量子場論深入發(fā)展，也就是說基礎物理學家說的基礎物理學問題，本質(zhì)上就是高能物理學和低能物理學之間相互隔離和各個擊破研究問題。如何劃分物理現(xiàn)象標準能否跨度，形式隨著精度分化不斷變化，也就是在重整化基礎上能夠?qū)崿F(xiàn)對于理論重整。能夠就會出現(xiàn)很多處理重整化物理學理論發(fā)展的初始階段是處理量子電動力學發(fā)散引進方法，對于物理學家首先應該引起截至作用，將發(fā)散部分吸收，然后再進行重新定義理論參數(shù)問題，在這個過程就會出現(xiàn)很多處理方法問題，重整方法從此就會成功開始。隨著測試現(xiàn)象尺度變化物理學作用和結(jié)構(gòu)也會發(fā)生變化，接著人們就會緩慢減小截至思想指導，運用重整化參數(shù)變化情況進行更深度分析和研究，有效的將參數(shù)和分數(shù)關(guān)系用數(shù)學方式描述出來。能夠在群方程參數(shù)變化中，降低重整化的有限維子叢。有效的低能理論有別于高能的情形，不同的高能日量可能 會產(chǎn)生相同低能日量，事實上在數(shù)眾多不同質(zhì)量粒子共存體系中，系統(tǒng)能量遠會小于粒子質(zhì)量，這時質(zhì)量扮演截至就可以近似重整化有效場論，質(zhì)量的影響也會相互作用不可重整化，一種新的可重整化量子場論理論廣泛應用自然會導致人們對于基礎物理學看法，這種觀點的轉(zhuǎn)變結(jié)果是量子場論的標準模型問題。

2有效場論引發(fā)的爭論問題

人們認為基礎物理學研究宇宙物質(zhì)基礎結(jié)構(gòu)和物質(zhì)運動規(guī)律的學科，所以說近代自然科學追求的確定性和必然性，根據(jù)這個觀點對于高能物理學享有的基礎地位和粒子物理學的終極理論都是有一定領地的。從弱點理論到量子色動力學發(fā)展起來的標準模型，在基礎物理研究中都具有里程碑意義和作用，根據(jù)標準模型可以看出，物質(zhì)有夸克和輕子組成，他們之間相互作用可以用一個統(tǒng)一規(guī)場論來完成，量子場論這種進展就是重整化方法更加深入人心。

重整化概念對于標準模型哲學基礎構(gòu)成需要更加深入分析和研究，在理論早起時候，重整化的概念在處理微饒問題時，物理學家對于突現(xiàn)駕駛主要是糾纏于兩種備選方案，就是前面提及到的還原論和反還原論述，分別指的是高能物理學和凝聚態(tài)物理學問題。粒子高能物理學的科學家以高能物理學基礎來辯護，就是粒子物理學提升了人們對于物理世界的認識，引領人們一步步走到宇宙絕對性結(jié)構(gòu)面前，在還原論中也有很多關(guān)鍵性詞語，所以說凝聚物理學家工作和粒子物理學家工作是一樣的基礎性。

還原重整化概念建立的歷史進行實證分析，確實是可以提供理論之間相關(guān)性依據(jù)問題，但是這種論證本身沒有堅實基礎。理論之間聯(lián)系建立只是局限于特定語境，另外理論之間是否存在基礎性問題，也只是局限于各種文化層次之間，理論是否具有一定基礎性爭論，將是未來人類文明發(fā)展的重要問題。也就是理論之間存在內(nèi)在很多聯(lián)系，反還原階段基于突現(xiàn)事實理論之間聯(lián)系，量子場確實恰當又方面的描述了特定精度物理現(xiàn)象問題。根本上依賴于特定語境中和物理相對應的世界，其中包括主觀意向、理論背景和實驗測量問題等，所以要不斷結(jié)合各種綜合要素進行分析和科學解釋人類現(xiàn)象。

3結(jié)語

粒子物理中物理場論等多個理論之間相互競爭并存在很多現(xiàn)象，有效的微觀世界信息，可以反映客觀理論語境，這樣就會避免工具主義無法解釋參量問題，和實在主義經(jīng)驗數(shù)據(jù)問題，總之就是客觀事物本身是非常豐富多彩和復雜多變的，一種語言描述復雜事物行不通，對于還原論和反還原論爭論，問題不是一方壓倒另一方，而是要相互之間能夠互補，全面客觀的把兩者進行相互結(jié)合起來，做到最大限度的兼收并蓄、取長補短和綜合統(tǒng)一。

參考文獻：

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量子計算基本特征范文第3篇

關(guān)鍵詞 數(shù)據(jù)挖掘；方法；應用

中圖分類號TP3 文獻標識碼A 文章編號 1674—6708（2012）76—0209—02

近幾年來，隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界和整個社會的極大關(guān)注。因為人們所擁有的數(shù)據(jù)量在不斷的增長，這就對數(shù)據(jù)的管理和分析提出了更高的要求，急需新的技術(shù)從大量的信息中提取或“挖掘”知識，于是數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）技術(shù)被受人們關(guān)注和使用。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)定義

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。在大多數(shù)情況下，人們只知道儲存數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)越來越多，可是不知道數(shù)據(jù)中存有很多重要的信息，數(shù)據(jù)挖掘就可以從這大量的數(shù)據(jù)中搜索出重要的信息。

2 數(shù)據(jù)挖掘常用的方法

1）決策樹。決策樹方法是把數(shù)據(jù)分類，構(gòu)成測試函數(shù)，建立樹每一層分支，重復下去就構(gòu)成了決策樹。在構(gòu)造決策樹時，樹盡可能精度高，規(guī)模小。商業(yè)銀行在對風險決策時經(jīng)常用此方法；

2）人工神經(jīng)網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡方法引用生物神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，就好像人的神經(jīng)網(wǎng)絡，它連接輸入、輸出信號的樞紐。它在很大程度上模擬人腦的神經(jīng)系統(tǒng)處理信息。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有四個基本特征：非線性、非局限性、非常定性、非凸性。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法建立的模型具有很強的非線性擬合能力，學習規(guī)則簡單，控制能力強等優(yōu)點；

3）遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）。遺傳算法是模仿達爾文生物進化的自然選擇和遺傳機制的一種尋優(yōu)算法。群體中的所有個體為研究對象，利用隨機化技術(shù)搜索編碼，然后分別利用選擇、交叉和變異這三個基本遺傳算子對其進行遺傳操作就能尋找到問題的最優(yōu)解或者是最滿意解。遺傳算法的優(yōu)點是過程簡單，具有隨機性，可擴展性。實用。在很多領域得到了很大的應用。缺點是編程比較復雜，需要對問題進行編碼，找到滿意解后還要對問題解碼。算法速度比較慢，對初始種群的選擇有依賴性等缺點；

4）聚類算法。聚類算法可以說是多元統(tǒng)計研究“物以類聚，人以群分”的一種方法，主要任務是發(fā)現(xiàn)大型數(shù)據(jù)中的積聚現(xiàn)象。聚類分析是把相似特征的樣本歸為一類，類內(nèi)差異差距較小，類間距差距較大。聚類算法在好多領域有應用。在商務上，根據(jù)客戶不同的消費模式進行分類，對客戶進行劃分，幫助商家獲得更多利益。在生物學中，對動植物進行分類，了解各自的基因特征。聚類的算法也比較多，例如：基于模糊的聚類方法、基于粒度的聚類方法、量子聚類、核聚類、譜聚類，這些是新發(fā)展的聚類算法。還有常用的聚類算法—BIRCH算法、K—MEANS算法、均值計算方法等。

3 數(shù)據(jù)挖掘的應用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在好多領域有應用。例如：金融業(yè)、通訊、教育、政府管理部門等等行業(yè)。1）金融業(yè)。例如：金融事務需要搜集和處理大量復雜的數(shù)據(jù)，許多銀行和金融機構(gòu)提供多種多樣的投資服務（如共同基金）、信用服務（如個人信用卡）和銀行服務（如個人存款）。由于交易的頻繁性、信息的不對稱性和復雜性，必須從海量數(shù)據(jù)中挖掘信息，金融數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助銀行系統(tǒng)查詢客戶以往的需求情況并預測未來；可以分析潛在的信譽較差的客戶，及時采取措施減少資產(chǎn)損失；2）通訊業(yè)。例如：現(xiàn)今通信業(yè)務可以說是五花八門，多種多樣，適合不同需求的人群。要想退出新業(yè)務，創(chuàng)效益。就必須先確定可能要試用此項業(yè)務的客戶特征。確定完成后先讓小范圍的客戶試用此項業(yè)務，當他們試用一段時間后，對客戶的反饋信息進行分析，修改更新，反復這樣下去，直至此項業(yè)務成熟后，推廣進入市場。那如何從大量的客戶消費數(shù)據(jù)中得到這些客戶特征，這就需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對客戶進行詳細的深層次的分析，得到有效的，準確的數(shù)據(jù)；3）教育部門。例如：高校的招生可以說是任何一個高校的大事，招生好壞直接影響學校的生存。專業(yè)計劃的是否合理，就直接影響招生。我們需要對大量的招生錄取信息和就業(yè)信息進行分析，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就可以從這些信息中提取重要的信息預測未來的專業(yè)計劃如何投放，每個專業(yè)投放多少比較合理，不至于計劃浪費；4）政府管理部門。隨著社會的不斷進步，政府部門內(nèi)部以及部門之間擁有了大量的政務信息，要想掌握有效，準確的政務信息，我們可以利用數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹方法，從大量的政務信息中提取準確有效的信息，大大提高整個電子政務的智能化水平?？梢酝ㄟ^對網(wǎng)絡各種經(jīng)濟資源的深度挖掘，確定未來的經(jīng)濟形勢，從而可以指定出合理的宏觀調(diào)控政策。為社會經(jīng)濟提供有力的可靠的拐杖。

4 數(shù)據(jù)挖掘未來的展望

數(shù)據(jù)挖掘的應用越來越廣泛，人們對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的需求水平也就越來越高。它可以預測未來的發(fā)展趨勢，所以今后研究焦點可能會集中到處理非數(shù)字數(shù)據(jù)；尋求數(shù)據(jù)挖掘過程中的可視化方法，便于在知識發(fā)現(xiàn)過程中的人機交互，使計算機真正實現(xiàn)智能化。這可能需要一段時間，需要計算機工作者的不斷的研究探索，可能需要很大的努力。但我相信，不久的將來我們會看到數(shù)據(jù)挖掘據(jù)技術(shù)很大的進展。

參考文獻

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[6]鄭紅英.數(shù)據(jù)挖掘聚類算法的分析和應用研究[J].重慶大學碩士學位論文，2002，4.

量子計算基本特征范文第4篇

【關(guān)鍵詞】原子論；原子分子論；比較

一.時代背景比較

19世紀化學發(fā)展迅速，法國哲學家伽桑狄受古希臘原子學說的影響，強調(diào)原子的大小和形狀的原子論及機械哲學。波義耳有機械論宇宙觀，認為物質(zhì)和運動是宇宙的基本質(zhì)料。通過大量化學實驗，他深信萬物是復雜的，不能用亞里士多德的“四元素”或醫(yī)藥化學家的“三元素”全部概括，自然界一定存在許多元素，結(jié)合生成各種復雜的物質(zhì)，通過適當?shù)姆纸夥椒?，最后都變成元素。波義耳明確闡述科學的元素概念，雖有局限性，但與之前元素說完全區(qū)別開來，一掃化學研究中的神秘主義，為近代化學的發(fā)展指明方向。波義耳指出，實驗和觀察方法是形成科學思維的基礎，化學應當闡明化學過程和物質(zhì)結(jié)構(gòu)，必須依靠實驗來確定基本規(guī)律，他把嚴密的實驗引入化學研究，使化學成為一門實驗科學打下基礎。隨后拉瓦錫確定了質(zhì)量守恒定律，使化學從定性研究方法和觀點向定量研究發(fā)展?；瘜W家們以弄清物質(zhì)的組成及化學變化中反應物生成物之間量的關(guān)系為目的，將化學與數(shù)學方法結(jié)合，由此建立了一系列基本的化學定律，如當量定律、定比定律等。進一步揭示這些定律之間的內(nèi)在聯(lián)系。約翰.道爾頓研究的最值一提的是關(guān)于氣體方面研究所得到的理論以及引發(fā)的一系列關(guān)于原子的理論。做氣體實驗時遇到了難以用當時已有的理論或者規(guī)律解決的問題。首先采用物理方法解釋，解釋不了混合氣體研究內(nèi)容呈現(xiàn)的規(guī)律和結(jié)論。其次運用古代原子論也無法解釋。在大量實驗事實基礎上，大膽地猜想并且提出了轟動全世界的“道爾頓原子論”，震撼整個化學界，給化學界開創(chuàng)了新紀元，至今被奉為經(jīng)典。隨著科學家們研究工作的開展，道爾頓原子論的缺陷日漸凸顯，傳播越發(fā)困難。蓋呂薩克由實驗事實及反復驗證提出氣體實驗定律，它的準確性更加說明道爾頓原子論的不足。道爾頓不肯承認蓋呂薩克的說法。兩種理論出現(xiàn)矛盾。阿伏加德羅將兩者理論結(jié)合起來稍加發(fā)展提出屬于自己的新理論--分子論。它的傳播由于理論的不夠精確性同樣受到阻礙，同時仍然有很多頑固派科學家受舊的理論的束縛，支持道爾頓理論。后來康尼查羅對原子論發(fā)展作出突出貢獻，獨辟蹊徑地研究化學史來論證原子- 分子論，體現(xiàn)了邏輯和歷史的統(tǒng)一，更加準確和有說服力。畢竟頑固派勢力強大，傳播受阻，當時的科學技術(shù)也無法證明其準確性。在新一代科學家努力下，原子-分子論才為人接受。繼而才發(fā)展到現(xiàn)代原子-分子理論。

二.研究方法的比較

道爾頓揚棄以古希臘科學家德謨克利特為代表的古代原子論研究氣體物理性質(zhì)和氣象研究時大膽假設出原子論內(nèi)容。曾假定各種物質(zhì)包括氣體在內(nèi)都是由同樣大小的微粒構(gòu)成。進而研究空氣的組成、性質(zhì)和混合氣體的擴散與壓力。為了解開混合氣體的組成和性質(zhì)之謎，道爾頓日益重視氣體和混合氣體的研究，得出結(jié)論：各地大氣都是由氧、氮、二氧化碳、水蒸氣四種主要成分的無數(shù)微?；蚪K極質(zhì)點混合而成。而氣體的混合是因為相同微粒之間產(chǎn)生排斥擴散?！盎旌蠚怏w的總的壓力等于各組分氣體在同樣條件下各自占有某容器時的壓力的總的加和”的氣體分壓定律。某種氣體在容器里存在的狀態(tài)與其他氣體的存在無關(guān)。若用氣體具有微粒的結(jié)構(gòu)去解釋很簡單，由此推論出物質(zhì)的微粒結(jié)構(gòu)即終極質(zhì)點的存在是不容置疑的，由于太小把顯微鏡改進后也未必能看見。他選擇古希臘哲學中的“原子”來稱呼這種微粒?？諝饩褪怯刹煌N類、不同重量的原子混合構(gòu)成的，確認原子的客觀存在。而如果原子確實存在，那么根據(jù)原子理論來解釋物質(zhì)的基本性質(zhì)和各種規(guī)律，就需要把對原子的認識從定性上升到定量的階段。道爾頓的首篇化學論文《關(guān)于構(gòu)成大氣的幾種氣體或彈性流體的比例的實驗研究》從氧和亞硝氣（即氧化氮）的結(jié)合去探討原子之間是怎樣相互去化合的，并從中發(fā)現(xiàn)這幾種原子間的化學結(jié)合存在著某種量的關(guān)系。道爾頓在分析甲烷和乙烯兩種不同氣體的組成時，發(fā)現(xiàn)它們都含有碳、氫這兩種元素，在這兩種氣體中，當含炭量相同時，甲烷中的含氫量恰好是乙烯中含氫量的2倍。類似的情況普遍存在：甲乙兩種元素能夠相互化合且生成不同的化合物，這些化合物中，實驗表明跟一定重量的甲元素相化合的乙元素的質(zhì)量互成簡單的整數(shù)比。于是，發(fā)現(xiàn)倍比定律。從原子的觀點來看，某元素不僅可以和另一元素的一個原子進行化合，也可以和兩個或三個原子化合。得到的結(jié)果與一定質(zhì)量的某元素相互化合的另一元素的質(zhì)量就必然成簡單的整數(shù)比：1：2、1：3或2：3等。在原子觀點的啟迪下，道爾頓發(fā)現(xiàn)并解釋了倍比定律，同時倍比定律的發(fā)現(xiàn)又成為他確立原子論的重要奠基石。道爾頓為了建立更加完善的原子論觀點和驗證氣象研究方面特別是大氣性質(zhì)方面的成果得出的結(jié)論：“不同元素的原子重量和大小是不一樣的”。他聯(lián)想到了倍比定律及德國化學家里希特的當量定律，既然原子按一定的簡單比例關(guān)系相互化合，若對一些復雜的化合物進行分析，把其中最輕的元素的重量百分數(shù)同其他的元素的重量百分數(shù)進行比較，就可得出一種元素的原子相對于最輕元素的原子的重量倍數(shù)，從物質(zhì)的相對重量，推出物質(zhì)的原子的相對重量即我們現(xiàn)在所說的相對原子質(zhì)量。盡管由于他對一些復雜原子（分子）的錯誤認識及當時條件的限制，他測定的原子量誤差很大，但人們對物質(zhì)結(jié)構(gòu)的一個基本層次——原子的的認識真正建立在科學的基礎上了。受當時科技水平的限制，他的理論偏于理論性，無法用科學儀器檢測來驗證其準確性。但道爾頓原子論關(guān)于原子的描述和原子量的計算工作是項意義深遠的具有開創(chuàng)性的工作，第一次把純屬猜測的原子概念變成一種具有一定質(zhì)量的、可以由實驗來測定的物質(zhì)實體。1808年，法國化學家蓋- 呂薩克通過多次實驗結(jié)果及幾番論證發(fā)現(xiàn)并提出氣體實驗定律，即“ 各種氣體在相互起化學作用時常以簡單的體積比相結(jié)合”。在此同時還發(fā)現(xiàn)：不但氣體間的化合反應是以簡單體積比的關(guān)系相作用，而且在化合后，氣體體積的改變與發(fā)生反應的氣體體積間也有明了的關(guān)系。由此他大膽地提出推論：“在同溫同壓下相同體積的不同氣體都含有相同數(shù)目的原子”。這個推論表面上似乎是支持道爾頓的原子論，實際上卻把道爾頓原子論推向了新的困境。阿伏加德羅在道爾頓基礎上結(jié)合蓋-呂薩克的理論假說提出了新的學說分子論，也由于理論的局限性遇到極大的困境。1811年，他發(fā)現(xiàn)阿伏伽德羅定律，即在標準狀態(tài)下（0℃，1個標準大氣壓，通常是1.01325×10^5Pa），相同體積的任何氣體都含有相同數(shù)目的氣體分子，與氣體內(nèi)部化學組成和物理性質(zhì)無關(guān)。它對化學的發(fā)展特別是原子質(zhì)量的測定工作起了重大的推動作用。此后，又發(fā)現(xiàn)阿伏伽德羅常數(shù)，即1mol任何物質(zhì)的分子數(shù)都約為6.023×10^23個分子。當時沒有引起化學家們注意，以致在原子與分子、原子質(zhì)量與分子質(zhì)量的概念上繼續(xù)混亂了近50年。直到他死后2年，科學家康尼查羅指出他應用了阿伏伽德羅理論可怡解決當時化學中的很多問題。在1860年在卡爾斯魯厄重新宣讀了阿伏伽德羅的論文，之后阿伏伽德羅的理論才被許多化學家所接受。在1871年，V.邁爾應用阿伏伽德羅的理論從理論上成功地解釋了蒸氣密度的特性問題。后來康尼查羅是通過研究化學史來論證原子- 分子理論的。解決了道爾頓原子論無法說明的領域。也將原子論發(fā)展到原子-分子理論。沖破了阿伏伽德羅理論的困境。但他也始終是把原子分子理論的微觀起點停留在了原子層面，沒能更推進一步。隨著科技的發(fā)展，原子結(jié)構(gòu)模型猜想也不斷地演變：1904年湯姆生提出原子模型“葡萄干面包式”，1906年-1908年盧瑟福通過α粒子散射得出類似太陽系的原子模型，1913年玻爾提出了模型原子外電子做圓周運動，1924年法國科學家德布羅意提出光粒二相性再由薛定諤等人一起提出和發(fā)展量子力學模型，其中倫琴射線的發(fā)現(xiàn)，α粒子衍射法的運用，原子研究進入了更加微觀的結(jié)構(gòu)，質(zhì)子，中子，電子相繼發(fā)現(xiàn)。海森堡，海特勒，倫敦等科學家也都作出了巨大貢獻，又一原子論新紀元在化學史上拉開帷幕。

三.具體內(nèi)容的比較

道爾頓原子論：1.元素是由非常微小、不可再分的微粒即原子組成，原子在所有化學變化中不可以再分，并且保持著自己的獨特性質(zhì)。2.同一種元素的所有原子的質(zhì)量、性質(zhì)都是完全相同的。不同元素的原子質(zhì)量和性質(zhì)也是各不相同的，原子的質(zhì)量是每一種元素的基本特征之一。3.不同的元素在化合時，原子之間以簡單整數(shù)比的方式結(jié)合。被后人發(fā)現(xiàn)存在缺陷性，譬如說原子可以再分，分為質(zhì)子，中子，電子等，同一種元素的原子有的性質(zhì)不一樣，如C-12有同素異形體金剛石，石墨而C-13則應用在同位素示蹤，跟蹤化學反應等運用在不同的領域。阿伏加德羅在結(jié)合道爾頓和蓋呂薩克的理論基礎上他提出了自己的假說，而原子-分子論的代表康尼查羅在阿伏加德羅假說的基礎上，重申求物質(zhì)分子量的一個實用的方法--蒸氣密度法。他在原子學說的基礎上，突破性地提出了從分子量求原子量的方法，后被稱為康尼查羅法。他指出某些金屬和非金屬的分子量是不可能求得的，道明阿伏加德羅假說與杜隆- 培蒂定律的聯(lián)系，還指出原子量和當量的區(qū)別和聯(lián)系?？的岵榱_論證了無機化學和有機化學的同一性。確立了書寫化學式的具體原則?？芍^是將原子論細化到具體。更加準確也更加實用，被更多的人們所接受，繼而傳播到全世界?？的岵榱_對化學發(fā)展做出的貢獻遠不止在原子論上，是多方面的涉及。如今科技日新月異，從原子核電子的發(fā)現(xiàn)到現(xiàn)今夸克等更小為力的發(fā)現(xiàn)都是現(xiàn)代原子-分子論的集體發(fā)展。而道爾頓原子論與現(xiàn)代原子分子理論的關(guān)系凸顯，道爾頓原子論是大基礎，后者是順科學傳播受阻而發(fā)展起來的。所以道爾頓原子論和現(xiàn)代原子分子論兩者是密切關(guān)聯(lián)，發(fā)展的關(guān)系，是辯證統(tǒng)一的哲學關(guān)系。

四.真理性及缺陷性比較

道爾頓原子論是建立在拉瓦錫單質(zhì)論基礎上，在已發(fā)現(xiàn)氧、氫、氮等實際存在的原子之后提出的。在此之前還沒有確立科學的單質(zhì)論，只認識到空氣原子，水原子等非實際存在原子，而道爾頓的原子論是直接結(jié)合定比定律和倍比定律等實驗法則而產(chǎn)生的，導入定量描述的原子量概念，是原子觀念和實驗事實的結(jié)合，是科學的原子論學說。道爾頓的原子論在理論上解釋了一些化學基本定律和化學實驗事實，揭示了質(zhì)量守恒定律、當量定律、定比定律、倍比定律的內(nèi)在聯(lián)系，使化學由定性描述發(fā)展到了定量描述，使它成為可驗證的學說。道爾頓的原子論揭示了質(zhì)量是化學元素基本特征的思想，是不自覺地運用量轉(zhuǎn)化為質(zhì)的規(guī)律，而后導致化學元素周期律的發(fā)現(xiàn)。各種化學現(xiàn)象、化學元素以及化學定律之間存在著內(nèi)在的聯(lián)系，這種聯(lián)系為原子論所揭示，對當時占統(tǒng)治地位的形而上學的自然觀又是一次有力的沖擊，因而原子論的建立不僅在科學上，而且在哲學上也具有重大意義。道爾頓原子論是在化學史上繼往開來的嶄新一頁。所提出的新概念和新思想，成為當時化學家們解決實際問題的重要理論。首先用它清晰地解釋了當時正被運用的定比定律、當量定律。同時這一理論使眾多的化學現(xiàn)象得到了統(tǒng)一的解釋。特別是原子量的引入，原子質(zhì)量是化學元素基本特征的思想，引導著化學家把定量研究與定性研究結(jié)合起來，把化學研究提高到新的水平。從此化學脫去了思辨哲學的外衣，而成為自然科學的重要學科。事實證明，如果沒有原子論，化學仍將仍舊是一堆雜論無章的觀察材料和實驗的配料記錄。道爾頓的原子論使人們沖破長期束縛思想的經(jīng)院哲學、機械論哲學，不僅把化學引上科學之路，而且由搜集、記錄材料為特征的經(jīng)驗描述階段逐步過渡到整理材料、找出材料間內(nèi)在聯(lián)系的理論概括階段，它為化學開辟了新時代。革命導師恩格斯評價說，“在化學中，特別感謝道爾頓發(fā)現(xiàn)了原子論，已達到的各種結(jié)果都具有了秩序和相對的可靠性，已經(jīng)能夠有系統(tǒng)地，差不多是有計劃地向還沒有被征服的領域進攻，可以和計劃周密地圍攻一個堡壘相比?！敝两窨茖W家們受到道爾頓原子論的啟發(fā)也很大。而原子-分子論是在它上面發(fā)展起來的也作出了巨大貢獻，彌補了道爾頓原子論的缺陷，是繼承和發(fā)揚道爾頓原子論，意義深刻。目前仍然在快速發(fā)展之中。“夸克”的發(fā)現(xiàn)意味著原子論面對更多新的挑戰(zhàn)。未來原子論的發(fā)展亟待當今科學家去思考與探究。歷史的車輪永遠會往前滾去，發(fā)展是必然的趨勢。

參考文獻：

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[2]盛根玉：《現(xiàn)代化學進展》，上海師大人文學院，《上海師大學報》

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量子計算基本特征范文第5篇

關(guān)鍵詞：粒群；算法；優(yōu)化；壓縮

中圖分類號：TP301文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2007)16-31086-02

Particle Swarm Optimization

SUN Qi,ZHANG Fu-yu

(The Information Management Department of Henan Economy and Trade Vocational College, Zhengzhou 450000,China)

Abstract:first we simply intruduce about the common algorithm ofParticle Swarm,then we discuss the using、develop、prospect and optimize of it。Further more we provide a new CSV2PSO algorithm based on compressed space,give the details of it and analyse the differences compared to other algorithms.CSV2PSO enhances the Particle Swarm’s rate of convergence,reduces the ratio of forwardness convergence,and it has a very goodfuture of apply.

Key words:Particle Swarm;algorithm;optimize;ompress

粒子群優(yōu)化算法PSO(Particle Swarm Optimization)由Kennedy和Eberhart于1995年提出，算法模擬鳥群飛行覓食的行為，通過鳥之間的集體協(xié)作使群體達到最優(yōu)。與遺傳算法類似，它也是基于群體迭代，但沒有交叉、變異算子，群體在解空間中追隨最優(yōu)粒子進行搜索。

1 算法介紹

1.1 產(chǎn)生背景

復雜適應系統(tǒng)CAS(Complex Adaptive Sys2tem)理論于1994年正式提出，CAS中的成員稱為主體。主體有適應性，它能夠與環(huán)境及其他主體進行交流，并且根據(jù)交流的過程中“學習”或“積累經(jīng)驗”改變自身結(jié)構(gòu)和行為。整個系統(tǒng)的演變或進化包括:新層次的產(chǎn)生;分化和多樣性的出現(xiàn);新的、更大的主體的出現(xiàn)等都基于此。CAS有4個基本特點:首先，主體是主動的、活的實體;其次，個體與環(huán)境及其他個體的相互影響、相互作用，是系統(tǒng)演變和進化的主要動力;再次，將宏觀和微觀有機地聯(lián)系起來;最后，系統(tǒng)引入了隨機因素。PSO源于對1個CAS:鳥群社會系統(tǒng)的仿真研究，也包含這4個基本特點。如何利用生物技術(shù)研究計算問題是人工生命研究的重要方向，現(xiàn)已有了很多源于生物現(xiàn)象的計算技巧，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法等?！叭褐悄堋笔菍ι鐣蜕锵到y(tǒng)的模擬，目前計算智能領域有3種基于群智能的算法:蟻群算法、文化算法和PSO。

1.2 基本PSO算法介紹

PSO初始化為一群隨機粒子，然后通過迭代找到最優(yōu)解。每次迭代，粒子通過跟蹤2個“極值”:粒子本身所找到的最優(yōu)解PBest和群體找到的最優(yōu)解GBest來更新自己。

標準PSO的算法流程如下：

1.2.1 初始化：

1.2.1.1 設置常量c1，c2，w，NrVmax粒子數(shù)目P和最大迭代次數(shù)Kmax給定精度δ；

1.2.1.2 隨機初始化粒子位置；

1.2.1.3 隨機初始化粒子速度；

1.2.1.4 K=1,i=1;

1.2.2 優(yōu)化：

1.2.2.8 轉(zhuǎn)到步驟1.2.2.1

1.2.3 輸出結(jié)果，程序終止。

1.3 算法分析與發(fā)展

與其他全局優(yōu)化算法(如遺傳算法)一樣，粒子群優(yōu)化算法同樣存在早熟收斂現(xiàn)象，尤其是在比較復雜的多峰搜索問題中。為解決這一問題并提高算法的收斂速度，粒群優(yōu)化算法的發(fā)展也經(jīng)過了一系列的過程：

1.3.1 PSO參數(shù)改進與優(yōu)化

基本PSO的參數(shù)是固定的，在對某些函數(shù)優(yōu)化上的精度較差，因此，Shi提出慣性因子w線性遞減的改進算法，使算法在搜索初期有著較大探索能力，而在后期又能得到較精確的結(jié)果，一定程度上提高了算法性能。2001年Shi又提出了自適應模糊調(diào)節(jié)w的PSO，在對單峰函數(shù)的處理中取得了良好的效果，但無法推廣。Bergh通過使粒子群中的最佳粒子GBest始終處于運動狀態(tài)，得到了保證收斂到局部最優(yōu)的GCPSO，但其性能并不佳。

1.3.2 粒子群拓撲結(jié)構(gòu)改進

在提出Local版之后，Kennedy等又進一步研究粒子群的拓撲結(jié)構(gòu)，分析粒子間的信息流，提出了一系列的拓撲結(jié)構(gòu)，并作實驗研究，如圖1所示。除靜態(tài)拓撲結(jié)構(gòu)外，也有研究者提出動態(tài)粒子群拓撲結(jié)構(gòu)。

1.3.3 PSO混合算法

PSO和其他優(yōu)化算法的結(jié)合是改進研究的熱點。Angeline將選擇算子引入PSO中，選擇每次迭代后的較好粒子復制到下一代，以保證每次迭代的粒子群都具有較好的性能，這種算法對某些單峰函數(shù)效果良好。L?準vbjerg在粒子群每次迭代后，按幾率在粒子間交換各維，通過交叉來生成更優(yōu)秀的粒子，算法對某些多峰函數(shù)效果較好。Higashi等人分別提出了自己的變異PSO算法，基本思路均是希望通過引入變異算子跳出局部極值點的吸引，從而提高算法的全局搜索能力，得到較高的搜索成功率。高鷹等人則引入免疫機制的概念，提高粒子群的多樣性和自我調(diào)節(jié)能力，以增強粒子的全局搜索能力。Baskar、Bergh等人各自提出了自己的協(xié)同PSO算法，通過使用多群粒子分別優(yōu)化問題的不同維、多群粒子協(xié)同優(yōu)化等辦法來對基本算法進行改進嘗試。Al-kazemi所提出的Multi-Phase PSO在粒子群中隨機選取部分個體向GBest飛，而其他個體向反方向飛，以擴大搜索空間。

除以上的混合算法之外，還出現(xiàn)了量子PSO、模擬退火PSO、耗散PSO、自適應PSO等混合改進算法，也有采取PSO與基于梯度的優(yōu)化方法相結(jié)合的辦法。

2 一種基于壓縮搜索空間的CSV2PSO算法

為了提高PSO算法收斂速度與收斂精度，降低早熟收斂的比率，本文提出了壓縮搜索空間與速度范圍的粒子群優(yōu)化(CSV2PSO)算法，對基本PSO算法進行了以下改進。

2.1 慣性權(quán)重的確定

把慣性權(quán)重w引入到粒子群算法中，并研究了其對優(yōu)化性能的影響，發(fā)現(xiàn)較大的w值有利于跳出局部最優(yōu)點，而較小的w值有利于算法收斂，因此提出了自適應調(diào)整w的策略，即隨著迭代的進行，線性地減小w的值，非線性地減少w的值:

其中w0為事先給定的正常數(shù)，k為飛行次數(shù)，n為以優(yōu)化目標函數(shù)而定的正常數(shù)。

2.2 速度范圍的確定

不同的vmax(最大飛行速度)對壓縮因子PSO算法收斂速度有很大的影響。事實上，數(shù)值試驗表明vmax對各種PSO算法收斂速度及收斂精度都有影響。為了便于問題的描述，假設粒子群在M維空間里飛行速度的上下限分別表示為矢量：

Vmax=[vmax1,vmax2,…,vmaxM]和vmin=[vmin1,vmin2,…,vminM]搜索空間的上下限分別用矢量[vmax1,vmax2,…,vmaxM]和vmin=[vmin1,vmin2,…,vminM]表示，則粒子群在M維空間里飛行速度的上下限可用下式表達:

式中，D=1,2,…,M,a大小可用下式確定：

其中，a0為事先給定的正常數(shù)，k為飛行次數(shù)，m為以優(yōu)化目標函數(shù)而定的正常數(shù)

2.3 搜索空間的確定

大量的數(shù)值試驗證明:隨著粒子群體不斷進化，粒子群體逐漸向問題空間的優(yōu)秀解域靠近?因此，隨著進化的進行，適當?shù)膲嚎s粒子群的搜索空間將有利于加速算法收斂，這在后面的數(shù)值仿真中得到驗證?壓縮搜索空間由式(7)和式(8)完成:

U’maxd=β0(U’maxd-Gcd)+Gcd(7)

D’mind=β0(D’mind-Gcd)+Gcd(8)

其中，0

式中，Npop為粒子群的群體規(guī)模。

隨著搜索空間的壓縮，一方面問題的最優(yōu)解有可能被排擠在壓縮后的搜索空間之外，這樣問題的最優(yōu)解將無法被搜索到;另一方面粒子的飛行范圍被大大縮減，降低了算法突破局部最優(yōu)的能力。如果大部分粒子均在相同的局部極值附近飛行時，PSO算法容易出現(xiàn)暫時的“停滯”現(xiàn)象，突破局部極值的限制可能需要經(jīng)過很長一段時間，也可能無法突破這一限制而陷入局部最優(yōu)點。為此，當算法出現(xiàn)暫時“停滯”時，需重新對粒子進行初始化，本文把粒子分為兩部分，一部分在壓縮空間初始化，一部分在原始空間內(nèi)初始化。數(shù)值試驗證明了該方法的可行性CSV－PSO算法以目標函數(shù)的函數(shù)值為其適應值求函數(shù)的最優(yōu)解，算法的具體流程如下:

(1)初始化慣性權(quán)重w0，學習因子c1和c2，群體規(guī)模Npop，停滯進化代數(shù)Ns，常數(shù)α0和β0及進化結(jié)束標志，進化代數(shù)Ng和ε0，進入步(2);

(2)在?WDmin,Umax內(nèi)隨機初始化粒子的位置，由式(4)和式(5)確定粒子飛行速度的極限Vmin和Vmax，然后在[Vmin,Vmax]內(nèi)隨機初始化粒子的飛行速度;令群體進化代數(shù)N= 0，進入步(3);

(7)根據(jù)公式(4)和式(5)動態(tài)調(diào)整粒子飛行速度的極限，并由式(7)和式(8)壓縮粒子的搜索空間，進行步(8);

(8)把粒子分為兩部分，一部分在壓縮空間?WDmin,Umax內(nèi)重新初始化，一部分在原始空間?WDmin,Umax內(nèi)重新初始化，進行步(3)。

2.4數(shù)值測試

為了驗證改進算法的性能，選用了5個常用的非線性基準函數(shù)，函數(shù)基本特征如表1所示。最大進化代數(shù)Ng=10 000，學習因子c1=c2=2，群體規(guī)模Npop=30;變量維數(shù)、變量范圍、優(yōu)化目標函數(shù)值如表1所示;設置參數(shù)w0=1。本文引入的參數(shù)停滯進化代數(shù)Ns=50，α0=019和β0=018(對函數(shù)f6,α0=015)。隨機運行20次，適應值達到目標函數(shù)值時的平均進化代數(shù)及進化代數(shù)范圍如表2所示：

表1

表2中，Nave和Nr分別為20次運行中收斂情況下進化代數(shù)的平均值和進化代數(shù)的范圍(例如，若20次運行中有3次不收斂，則Nave和Nr分別為17次收斂運行的進化代數(shù)平均值和進化代數(shù)的范圍)。對函數(shù)f2，壓縮因子法(Vmax=100 000)和改進壓縮因子法(Vmax=Xmax)，20次運行中各有1次不收斂(進化了10 000代適應值仍沒有達到目標函數(shù)值);對函數(shù)f3，慣性權(quán)重法在目標函數(shù)值設置為0105時得到的表中結(jié)果，壓縮因子法(Vmax=100 000)有3次不收斂，改進壓縮因子法(Vmax=Xmax)有1次不收斂?由表中結(jié)果可以看出與慣性權(quán)重法、壓縮因子法(Vmax=100 000)和改進壓縮因子法(Vmax=Xmax)相比，CSV2PSO算法收斂速度更快，運行更為穩(wěn)定(不易出現(xiàn)早熟現(xiàn)象)。

表2

2.5 算法總結(jié)

2.5.1 針對基本PSO算法的不足，對其進行了改進，提出了CSV2PSO算法，數(shù)值仿真結(jié)果表明該算法收斂速度更快，精度更高，運行更為穩(wěn)定。

2.5.2 隨著粒子群體不斷進化，粒子群體逐漸向問題空間的優(yōu)秀解域靠近，此時適當壓縮粒子群搜索空間與粒子群飛行速度范圍有利于加速算法收斂，提高收斂精度。

2.5.3 CSV2PSO算法在PSO算法的基礎上引入了幾個參變量，如Ns，α0，β0，這些變量如何影響PSO算法性能，有待于進一步研究。

3 PSO算法的應用

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練：PSO用于神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練中，主要包含3個方面:連接權(quán)重、網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)及傳遞函數(shù)、學習算法。每個粒子包含神經(jīng)網(wǎng)絡的所有參數(shù)，通過迭代來優(yōu)化這些參數(shù)，從而達到訓練的目的。

3.2 參數(shù)優(yōu)化：PSO已廣泛應用于各類連續(xù)問題和離散問題的參數(shù)優(yōu)化。例如，在模糊控制器的設計、機器人路徑規(guī)劃、信號處理和模式識別等問題上均取得了不錯的效果。

除了以上領域外，PSO在組合優(yōu)化、多目標優(yōu)化、自動目標檢測、生物信號識別、決策調(diào)度、系統(tǒng)辨識以及游戲訓練等方面也取得了一定的成果。

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