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

来源：计算机工程与科学杂志2021年第7期北京时间：

作者：焦育威, 王鹏, 辛罡,

单位：1.西南民族大学计算机科学与技术学院,四川 成都 610225；2.广东省国产服务器工程中心,广东 广州 510000；3.中国科学院大学，北京 100049；4.中国科学院成都计算机应用研究所，四川 成都 610041

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,

基金资助：国家自然科学基金（60702075）；西南民族大学研究生创新型科研项目(CX2020SZ03)