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量子近似优化算法(QAOA): Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) 的实现，用...

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简介：
简介：量子近似优化算法（QAOA）是一种利用量子计算技术解决组合优化问题的方法。本文探讨了QAOA的具体实现机制及其在处理复杂优化任务中的潜力和优势。 量子近似优化算法（QAOA）使用Qiskit解决随机图上的最大割问题的实现，请参阅QAOA_Doc.ipynb以获取详细说明。该内容待进一步编辑。

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  • 量子近似优化算法(QAOA): Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) 的实现，用...
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    简介：量子近似优化算法（QAOA）是一种利用量子计算技术解决组合优化问题的方法。本文探讨了QAOA的具体实现机制及其在处理复杂优化任务中的潜力和优势。 量子近似优化算法（QAOA）使用Qiskit解决随机图上的最大割问题的实现，请参阅QAOA_Doc.ipynb以获取详细说明。该内容待进一步编辑。
     
  • QAOA_Weighted_Maxcut：运用量子近似优化算法(QAOA)求解MaxCut问题
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    简介：本文探讨了利用量子近似优化算法（QAOA）解决加权图中的最大割问题，提出了一种新颖的方法来寻找大规模复杂网络的最佳分割方案。 量子近似优化算法（QAOA）是一种用于解决组合优化问题的量子算法。Maxcut是这类问题的一个示例。在MaxCut问题中，给定一个图后，目标是在将该图分为两组时最大化这两组之间的边权重。 此代码提供了一个通用解决方案来处理加权Maxcut问题，并使用了以下项目构建： - Python版本：3.7.4 - cirq版本：0.9.1 - networkx版本：2.4 - scipy版本：1.5.2 - numpy版本：1.19.5 - matplotlib版本：3.3.2
     
  • Pelican Optimization Algorithm (POA)_鹈鹕优化算法
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    鹈鹕优化算法（POA）是一种受自然界鹈鹕捕猎策略启发的新型元启发式优化技术，在解决复杂优化问题方面展现出卓越效能。 鹈鹕优化算法（POA）是一种新的自然启发式算法。该算法的设计灵感来源于鹈鹕在捕猎过程中的行为模式。在POA框架内，搜索代理被视作正在寻找食物来源的鹈鹕。为此，提出了一种用于解决优化问题的数学模型来描述和实现这一过程。
     
  • 蚱蜢优化算法(Grasshopper-Optimization-algorithm-master).zip
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    蚱蜢优化算法是一个模拟自然界蚱蜢行为的新型元启发式计算方法，适用于解决复杂的优化问题。该压缩包包含相关代码和文档资料。 简介：蝗虫算法（Grasshopper Optimization Algorithm, GOA）是由Saremi等人在2017年提出的一种元启发式仿生优化算法。该算法具有高效的搜索能力和快速的收敛速度，同时其特有的自适应机制能够很好地平衡全局和局部搜索过程，从而实现较高的寻优精度。 内容：GOA蝗虫优化算法用于测试单峰和多峰函数。
     
  • 长鼻浣熊优化算法（Coati Optimization Algorithm, COA）的Matlab实现代码
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    这段简介可以描述为：长鼻浣熊优化算法(Matlab版)提供了一种基于长鼻浣熊行为策略的新型元启发式优化方法。该Matlab实现代码致力于解决复杂优化问题，促进科学计算和工程应用中的高效求解。 长鼻浣熊优化算法（Coati Optimization Algorithm, COA）是由Mohammad Dehghani等人于2022年提出的一种元启发式算法。该算法模拟了长鼻浣熊的两种自然行为：攻击和狩猎鬣鳞蜥，以及逃离捕食者的行为，并在勘探与开发两个阶段中进行描述及数学建模。 长鼻浣熊是一种昼行性哺乳动物，在美国西南部、墨西哥、中美洲和南美洲等地活动。这种动物体型大小类似家猫，体重范围为2到8公斤之间，肩高约30厘米左右。雄性的体形通常是雌性的两倍，并且拥有锋利的大犬齿。 长鼻浣熊是杂食性动物，其饮食包括无脊椎动物（如狼蛛）、小型脊椎动物（例如小鸟、蜥蜴、啮齿类、鳄鱼蛋和鸟卵）等，其中绿色鬣鳞蜥尤为它们所喜爱。同时，这种小动物也可能成为大型猛禽的猎物。 基于长鼻浣熊在自然界中的行为特征，COA算法借鉴了其攻击鬣鳞蜥时采取的战略以及面对捕食者时的行为模式来设计优化方法。
     
  • 修改版䲟鱼优化算法（Modified Remora Optimization Algorithm, MROA）
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    修改版䲟鱼优化算法(MROA)是对自然䲟鱼吸附行为的模拟与改进，旨在提升搜索效率和求解精度，在复杂问题求解中展现出优越性能。 䲟鱼优化算法（Remora Optimization Algorithm, ROA）是2021年提出的一种元启发式优化算法，其灵感来源于海洋中䲟鱼的寄生行为。作为海洋中最聪明的鱼类之一，为了免受敌人的入侵并节省体力，䲟鱼会选择附着在旗鱼、鲸鱼或其他生物上觅食。算法借鉴了旗鱼（Swordfish Optimization Algorithm, SFO）和鲸鱼（Whale Optimization Algorithm, WOA）的行为模式，并结合了这两种方法的部分更新公式来进行全局和局部的位置更新。 此外，在决定是否需要更换宿主时，䲟鱼会在当前宿主体周围进行小范围移动以积累经验。如果不需要更换宿主，则继续在该宿主附近觅食。
     
  • 改良版䲟鱼优化算法（Enhanced Remora Optimization Algorithm，EROA）
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    简介：EROA是一种改进的计算智能技术，借鉴了䲟鱼附着和游动的独特行为。通过增强搜索能力和加速收敛过程，EROA在解决复杂优化问题上表现出色。 䲟鱼优化算法（Remora Optimization Algorithm, ROA）是2021年提出的一种元启发式优化方法，其灵感来源于海洋中䲟鱼的寄生行为。作为海洋中最聪明的鱼类之一，为了免受敌人的侵扰并节省体力，䲟鱼会依附在旗鱼、鲸鱼或其他生物上觅食。算法以䲟鱼依附于旗鱼（Swordfish Optimization Algorithm, SFO）和鲸鱼（Whale Optimization Algorithm, WOA）为例进行说明。 因此，ROA借鉴了SFO和WOA的部分更新规则，用于全局和局部的位置调整。此外，为了确定是否需要更换宿主，䲟鱼会在当前宿主体周围进行小范围移动以积累经验；如果不需要更换，则继续在现有宿主附近觅食。
     
  • Convex-Optimization: 凸优化算法的实现方法
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    本项目聚焦于凸优化领域的核心算法，提供多种经典和现代的求解方案，旨在帮助用户理解和应用这些高效的方法解决实际问题。 凸优化课程的作业包括2018年春季在Stony Brook大学提供的内容：作业1涉及梯度下降、二分法和回溯线搜索；作业2涵盖了BFGS算法；作业3针对线性规划问题进行了优化；作业4则探讨了次梯度下降、随机次梯度下降以及随机阿达格勒方法。
     
  • Matlab中的流形正则化近似算法代码-A Approximate-Manifold-Regularization-Scalable-Algor...
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    本资源提供了一种在Matlab中实现的大规模数据集适用的流形正则化近似算法，适用于机器学习任务中的特征学习与分类问题。代码简洁高效，便于科研和工程应用。 流形正则化matlab代码近似流形正则化：可扩展算法和泛化分析 该存储库提供了用于运行论文“近似流形正则化：可伸缩算法和泛化分析”的实验的代码。论文借鉴了Nystrom和PCG的LapRLS的思想，并使用了一些技巧。 这些代码在MATLAB中实现，结构如下： - ./datasets：所有数据集都在此目录下。 - ./data：存储处理后的数据，包括内核矩阵和图形拉普拉斯算子。 - ./结果：存储论文中使用的最终结果。 - ./core_functions：包含比较算法的实现。 - ./parameter_tune：用于调整参数。 - ./utils：一些工具函数，如构造内核矩阵和图形Laplacian、绘制曲线以及优化参数设置。 运行步骤如下： 1. 将数据集下载到./datasets目录下； 2. 运行实验1中的Exp1_*。m脚本； 3. 运行实验2的Exp2_test_labeled_curve.m脚本； 4. 通过运行Exp3_test_sample_curve.m进行其他实验。