【摘 要】
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本文引入人工智能领域的遗传算法,对遗传算法应用于格点量子色动力学数据拟合的可行性进行了探索。采用bootstrap的方法进行标准差估计,改进了遗传算法不能给出误差范围的不
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本文引入人工智能领域的遗传算法,对遗传算法应用于格点量子色动力学数据拟合的可行性进行了探索。采用bootstrap的方法进行标准差估计,改进了遗传算法不能给出误差范围的不足。提出最大密度68%误差估计方法,从概率密度的新视角看待68%的误差估计方法。提出外来物种入侵策略提高了并行遗传算法的计算效率。利用遗传算法对Metropolis–Hastings算法进行预处理,缩短了Metropolis–Hastings算法的预热过程。对人工模拟数据和实际数据进行拟合,并与格点量子色动力学领域通用拟合软件QMBF进行对比,验证了以上方法与思想。提出了适应度的延时计算可以提高遗传算法的并行规模,减少算法运行时间。提出了深度学习方法改进外来物种入侵策略的效率。
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