基于MQHOA优化算法的采样粒子数量变化研究

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在多尺度量子谐振子算法(MQHOA)的优化迭代过程中,采样粒子数量的多少对算法求解成功率和计算效能有重要影响。以基准测试函数在2维和多维状态下分别进行研究,找寻不同函数对应的最佳粒子数。研究发现,结构复杂度较高的目标函数需要较大的采样粒子数进行求解,而相对简单的单峰凸函数所需采样粒子数较小。最佳粒子数可以作为算法衡量目标函数结构复杂度的重要参考依据,针对不同的目标函数,采用相对应的最佳粒子数进行求解,能够以最小的计算代价获取最佳的求解效果。
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