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基于不确定性原理的优化;新的元启发式策略框架(CS NE)

为了更灵活地在勘探与开发之间取得平衡,本文提出了一种基于不确定性原理的新的元启发式方法。事实证明,UP在科学的多个分支中都是有效的。在量子力学的分支中,在任何量子状态下,位置和动量之类的典范共轭可观测量都无法明确确定。同样,光谱滤波设计的分支意味着非零函数及其傅立叶变换不能同时被严格定位。在研究了不确定性原理及其在量子物理学,傅立叶分析和子波设计中的变化之后,从算法和流程图的角度描述了所提出的框架。我们提出的优化程序的想法是基于执行本地搜索与全局解决方案搜索时固有的不确定性。提出了针对框架各部分的一组兼容指标,以得出算法的首选形式。论文结尾的评估和比较显示了该算法在某些著名的和最近提出的元启发式算法上的能力和独特的功能。

原文题目:Uncertainty Principle based optimization; new metaheuristics framework

原文:To more flexibly balance between exploration and exploitation, a new meta-heuristic method based on Uncertainty Principle concepts is proposed in this paper. UP is is proved effective in multiple branches of science. In the branch of quantum mechanics, canonically conjugate observables such as position and momentum cannot both be distinctly determined in any quantum state. In the same manner, the branch of Spectral filtering design implies that a nonzero function and its Fourier transform cannot both be sharply localized. After delving into such concepts on Uncertainty Principle and their variations in quantum physics, Fourier analysis, and wavelet design, the proposed framework is described in terms of algorithm and flowchart. Our proposed optimizer's idea is based on an inherent uncertainty in performing local search versus global solution search. A set of compatible metrics for each part of the framework is proposed to derive preferred form of algorithm. Evaluations and comparisons at the end of paper show competency and distinct capability of the algorithm over some of the well-known and recently proposed metaheuristics.

原文作者:Mojtaba Moattari, Mohammad Hassan Moradi, Emad Roshandel

原文地址:https://arxiv.org/abs/2006.09981

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