具有能级稳定过程的MQHOA优化算法

在量子模型下将优化问题转化为求解约束态的基态波函数问题，通过泰勒近似采用谐振子势阱对目标函数进行逼近，类比量子谐振子的波函数图像提出了一种改进的多尺度量子谐振子优化算法。算法包括3个基本迭代收敛过程：能级稳定过程、能级降低过程和尺度降低过程，算法的收敛过程与物理模型基本吻合。改进算法将主观控制参数减少为1个，同时参照量子模型定义了算法的波函数和零点能。实验结果表明，改进算法的复杂函数优化性能优于多种常见优化算法，对于Ackley、Griewank、Sphere、Sum Squares、Zakharov等高维标准测试函数均能以100%的概率获得全局最优解。