خوارزمية تحسين جديدة قائمة على تذبذبات الفراغ الكمومي للتحسين الشامل

الملخص

أ تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية تحسين تقلبات الفراغ الكمومي (QVFOA)، وهي خوارزمية استكشافية جديدة مستوحاة من الظهور التلقائي للجسيمات الافتراضية في الفضاء الفارغ. تحاكي الخوارزمية التقلبات الكمومية من خلال استكشاف موجه دقيق، والحفاظ على التنوع باستخدام الذاكرة، وبحث محلي متعدد المقاييس مستوحى من انكسار الموجات. تم تقييم الطريقة المقترحة على مجموعة من 10 دوال معيارية ثنائية الأبعاد ذات طبيعة متنوعة (أحادية النمط، ومتعددة الأنماط، وذات شكل وادي)، بما في ذلك دوال شوبرت، وراستريجين، وإيسوم الصعبة. من خلال أكثر من 50 عملية تشغيل مستقلة لكل دالة، حققت QVFOA الحل الأمثل العالمي بنسبة نجاح 100% (ضمن هامش خطأ 10⁻⁴) على جميع الدوال، محققة دقة 10⁻⁸ وانحرافًا معياريًا صفريًا في معظمها. تُظهر النتائج متانة الخوارزمية ودقتها وتوازنها الممتاز بين الاستكشاف والاستغلال. تُبرز مقارنة نوعية مع خوارزميات معروفة (PSO، GA، DE، SA) تفوق خوارزمية QVFOA على البيئات متعددة الأنماط والبيئات ذات الشكل الوديان. ويُقدم تحليل شامل لحساسية المعلمات لتوجيه التطبيقات العملية وتأكيد متانة الخوارزمية في مواجهة تغيرات المعلمات ضمن نطاقات آمنة. يتوفر كود المصدر والنتائج الكاملة للعموم (انظر القسم 8).