【摘 要】
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多尺度量子谐振子优化算法（MQHOA）是一种利用量子谐振子的概率解释构造的新智能优化算法，其运行框架包含2个互相嵌套的过程：量子谐振子收敛和多尺度收敛。采样运算是MQHOA算法的
【机 构】
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成都信息工程大学并行实验室,中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60702075);广东省科技厅高新技术产业化科技攻关资助项目(2011B010200007)
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多尺度量子谐振子优化算法（MQHOA）是一种利用量子谐振子的概率解释构造的新智能优化算法，其运行框架包含2个互相嵌套的过程：量子谐振子收敛和多尺度收敛。采样运算是MQHOA算法的基本运算单元，其高斯随机数的生成效率直接影响算法的执行效率，采用Box-Muller方法实现高斯随机数的高效生成，大幅提升MQHOA算法的执行效率。通过对MQHOA算法运行框架与方法的分析，给出MQHOA算法的详细实现方法；对10个优化测试函数进行实验分析，其结果与10个相关算法的结果进行对比，表明MQHOA算法可以准确地求解一维
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