May, 2024
半途逃生优化：复杂优化问题的量子启发式解决方案
Halfway Escape Optimization: A Quantum-Inspired Solution for Complex Optimization Problems
Jiawen Li, Anwar PP Abdul Majeed, Pascal Lefevre
TL;DR该论文提出了半途遁地优化（HEO）算法，一种新颖的量子启发式元启发式算法，旨在解决具有复杂优化问题的崎岖地形和高维度的问题，具有高效的收敛速度。研究对 HEO 的性能进行了全面比较评估，包括与已有的优化算法（包括粒子群优化、遗传算法、人工鱼群算法、灰狼优化器和量子行为粒子群优化）的对比。主要分析涵盖了 30 维度的 14 个基准函数，证明了 HEO 在导航复杂的优化地形中的有效性和适应性，并为其性能提供了有价值的见解。在旅行推销员问题（TSP）中的简单测试也表明了其在实时应用中的可行性。