論文の概要: Halfway Escape Optimization: A Quantum-Inspired Solution for General Optimization Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02850v5
- Date: Wed, 28 Aug 2024 17:19:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-29 11:00:36.767855
- Title: Halfway Escape Optimization: A Quantum-Inspired Solution for General Optimization Problems
- Title（参考訳）: ハーフウェイエスケープ最適化:一般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: 本稿ではまず,高次収束率で高次元の地形を特徴とする一般最適化問題に対処するために,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 (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。
圧力容器設計におけるHEOの有効性と実時間応用の可能性
- 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 quantum-inspired metaheuristic designed to address general 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 general optimization problems and providing valuable insights into its performance. The test of HEO in Pressure Vessel Design and Tubular Column Design infers its feasibility and potential in real-time applications. Further validation in Osmancik-97 and Cammeo Rice Classification proves the effectiveness of HEO and achieves a higher accuracy record.
- 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一般最適化問題に対処するために,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。
一次解析は、次元30の14のベンチマーク関数を含み、一般最適化問題のナビゲートにおけるHEOの有効性と適応性を示し、その性能に関する貴重な洞察を提供する。
圧力容器設計および管状カラム設計におけるHEOの試験は、その実現可能性とリアルタイム応用の可能性について推測する。
Osmancik-97とCammeo Rice Classificationのさらなる検証により、HEOの有効性が証明され、高い精度の記録が得られる。
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