| 量子启发式优化算法的尺度动态调速机制 |
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| 作者姓名： | 穆磊 王鹏 |
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| 作者单位： | 西南民族大学计算机科学与工程学院,四川成都610041;电子科技大学计算机科学与工程学院,四川成都611731;西南民族大学计算机科学与工程学院,四川成都610041 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费（No.2020NQN20）； |
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| 摘 要： | 尺度在量子启发谐振子优化算法中起着重要作用，反映了解空间中搜索探针的分辨率.当前研究中以固定速度调整尺度并未合理利用尺度资源.此外，候选解可能会因高斯采样的聚集效应而陷入边界.本文提出了一种在一定程度上反映了适应度利用效率的指标，称为适应度进化利用率.在此基础上，本文提出了一种具有尺度动态调速机制和边界映射反弹策略的量子启发式优化方法 .该算法通过与尺度调整因子相关的适应度进化利用率动态调节尺度调整速度，通过2种不同的边界映射反弹策略增加可行解的多样性.将本算法与多种流行优化算法在基准测试函数集上进行对比实验，采用了一种带有动态可接受误差的成功率评估机制保证公平性，实验结果表明该算法具有较强的竞争性.
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| 关 键 词： | 速度调节 优化算法 尺度调整 量子行为 |
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