基于采样尺度自适应的多尺度量子谐振子优化算法并行化

摘要：

多尺度量子谐振子优化算法MQHOA是基于量子波函数理论提出的元启发式算法,传统MQHOA寻优过程中不同个体的采样尺度不具有差异性,这种机制限制了解的多样性.针对适应度不同的采样个体,提出采样尺度自适应策略,将采样情况差的个体采样尺度合理扩大,增加迭代过程中不同采样个体所使用采样尺度的多样性,并基于采样尺度的差异性提出并行化框架.选取7组测试函数将改进后的算法(MQHOA-PS)与MQHOA在华为鲲鹏920和AMD EPYC 7452处理器上进行测试实验,实验结果表明,改进后的算法寻优具有较高的精度和成功率,并且所需时间更短.

关键词：多尺度;自适应;优化算法;并行计算;华为鲲鹏920;AMD EPYC 7452

所属期刊栏目：43

分类号：O246(计算数学)

资助基金：国家自然科学基金;西南民族大学研究生创新型科研项目

在线出版日期：2021-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1200-1209