基于划分的多尺度量子谐振子算法多峰优化

摘要：

针对多峰优化问题，本文结合多尺度量子谐振子算法的全局优化特性提出了基于划分的多尺度量子谐振子算法。对定义域进行合理均匀划分，根据划分区域长度构建初始基态高斯曲线，随着标准差衰减高斯曲线逐渐收敛，从而在各个区域内快速搜索到极值点。对于实际函数的维度和极值数不同，本文提出固定分辨率策略和多级分辨率策略来解决实际问题，通过寻优精确性、全极值点寻优和全局多峰优化三个角度进行实验，对比蚁群算法、差分进化算法等主流群智能算法，可以表明该算法参数设置简单，具有很好的寻优准确性、快速收敛性和记忆性。

关键词：量子谐振子、多峰优化、全极值、群智能算法

分类号：TP3;O57

资助基金：国家自然科学基金60702075;国家社会科学基金12XSH019资助@@@@Supported by National Natural Science Foundation of China60702075;National Social Science Foundation of China12XSH019

在线出版日期：2016-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：235-245