量子原子轨道搜索算法：优化新范式

原子轨道搜索算法（Atomic Orbital Search, AOS）是一种创新的现代优化算法，由Mahdi Azizi于2021年在《应用数学模型》(Applied Mathematical Modelling)期刊上发表。该研究的灵感来源于量子力学的基本原理，特别是原子结构中的电子行为，其中电子围绕原子核的分布被模拟为搜索过程中的决策变量。AOS算法将这些概念与工程设计、进化计算中的竞争机制相结合，旨在解决复杂的优化问题。 算法的核心思想是通过模拟电子云在量子力学中的运动，来构建一个高效搜索策略。它强调的是全局搜索能力，能够在多维空间中寻找最优解，特别适用于无约束数学函数优化。作者测试了该算法在20个不同维度的数学函数上，范围从二维到一百维，总计考虑了150,000次函数评估，以衡量其性能。 AOS算法的主要步骤可能包括以下几点： 1. 初始化：类似于电子在原子轨道上的随机分布，算法开始时会设置一组随机解作为初始种群。 2. 搜索策略：根据量子跃迁和电子云的概率分布，算法进行粒子移动，这涉及到适应性和变异操作，以探索未知区域。 3. 适应度评估：通过对目标函数的评估，算法确定每个解的“能量”或适应度值，这反映了其在优化问题中的优劣。 4. 更新过程：基于适应度值，算法会选择部分最优秀的解进行繁殖，并结合其他解的特性进行遗传操作，形成新的候选解。 5. 重复迭代：以上过程不断迭代，直到达到预设的停止条件（如达到最大迭代次数或找到满足精度的解）。 AOS算法的优势在于其能够处理高维问题，且其基于物理模型的设计使得搜索过程具有一定的启发性。然而，与所有metaheuristic方法一样，它的收敛速度可能受到初始化策略和参数选择的影响。未来的研究可以进一步探索如何调整算法参数以提高性能，或者将其与其他优化技术结合，以应对更为复杂的问题领域。 原子轨道搜索算法是一种新颖的元启发式优化工具，它的出现丰富了现代优化方法的选择，为工程设计和其他领域的优化任务提供了新的思考角度。