論文の概要: Halfway Escape Optimization: A Quantum-Inspired Solution for Complex Optimization Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02850v1
- Date: Sun, 5 May 2024 08:43:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 18:00:36.464528
- Title: Halfway Escape Optimization: A Quantum-Inspired Solution for Complex Optimization Problems
- Title（参考訳）: ハーフウェイエスケープ最適化:複雑な最適化問題に対する量子インスパイアされた解法
- Authors: Jiawen Li, Anwar PP Abdul Majeed, Pascal Lefevre,
- Abstract要約: ハーフウェイエスケープ最適化(HEO)アルゴリズムは、厳密な景観と効率的な収束率で高次元性によって特徴づけられる複雑な最適化問題に対処するために設計された新しい量子インスパイアされたメタヒューリスティックである。
The study is presented a comprehensive comparative comparison of HEO's performance against established optimization algorithm, including Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), Artificial Fish Swarm Algorithm (A), Grey Wolf (GWO), Quantum behaviord Particle Swarm Optimization (QPSO)。
旅行セールスマン問題(TSP)におけるHEOの簡単なテストは、リアルタイムアプリケーションにおけるその実現可能性も推測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3816899727206895
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper first proposes the Halfway Escape Optimization (HEO) algorithm, a novel quantum-inspired metaheuristic designed to address complex optimization problems characterized by rugged landscapes and high-dimensionality with an efficient convergence rate. The study presents a comprehensive comparative evaluation of HEO's performance against established optimization algorithms, including Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), Artificial Fish Swarm Algorithm (AFSA), Grey Wolf Optimizer (GWO), and Quantum behaved Particle Swarm Optimization (QPSO). The primary analysis encompasses 14 benchmark functions with dimension 30, demonstrating HEO's effectiveness and adaptability in navigating complex optimization landscapes and providing valuable insights into its performance. The simple test of HEO in Traveling Salesman Problem (TSP) also infers its feasibility in real-time applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿ではまず,高次収束率で高次元の地形を特徴とする複雑な最適化問題に対処するために,量子に着想を得た新しいメタヒューリスティックであるHalfway Escape Optimization (HEO)アルゴリズムを提案する。
本研究では,粒子群最適化 (PSO), 遺伝的アルゴリズム (GA), 人工魚群アルゴリズム (AFSA), グレイウルフ最適化 (GWO), 量子行動群最適化 (QPSO) など,確立された最適化アルゴリズムに対するHEOの性能を総合的に比較した。
一次分析は、次元30の14のベンチマーク関数を含み、複雑な最適化ランドスケープをナビゲートし、そのパフォーマンスに関する貴重な洞察を提供するHEOの有効性と適応性を示す。
旅行セールスマン問題(TSP)におけるHEOの簡単なテストは、リアルタイムアプリケーションにおけるその実現可能性も推測する。
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