面向多目标复杂问题的量子力学并行智能优化方法研究

项目名称： 面向多目标复杂问题的量子力学并行智能优化方法研究

项目编号： No.60905043

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 生物科学

项目作者： 冯翔

作者单位： 华东理工大学

项目金额： 18万元

中文摘要： 本项目主要研究一种新的基于量子力学的自然演化方法。通过量子运动学和动力学模型，研究复杂环境和复杂交互模式下群体智能的演化机制，建立个体微观行为与群体宏观智能之间的关系模型，提出新的面向多目标复杂问题的量子力学并行智能优化方法。具体研究为：1)提出量子力学模型方法，使之能够描述高维、非线性、宏观演化、微观演化、随机的复杂行为和动力学，实现多目标优化，具有内在并行性和强鲁棒性。2)用Lyapunov第二定理证明上述方法收敛，得到全局Pareto最优解。3)从方法的收敛性、有效性等理论证明，确定相应算法中参数的取值范围，使参数确定不依赖于先验知识和算法学习。研究目标是提出与现存自然演化方法在动机、原理、优化机制、基本单元及状态、物理模型、数学模型、理论基础等方面有本质不同的量子力学方法，为分布并行智能处理提供一种新的模型、理论和方法，解决目前传统方法难以处理的某些多目标、大规模、动态的复杂问题。

中文关键词： 量子力学算法；群体智能；运动学和动力学；自然演化算法；并行分布计算

英文摘要：

英文关键词： quantum mechanics algorithm；swarm intelligence；kinematics and dynamics；nature-inspired algorithms；distributed&parallel computing