《表2 仿真实验结果 (维度10) Tab.2 Simulation experiment results (dimension 10)》

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《一种高维多模态优化的量子粒子群优化算法》

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注:表中标注粗体数据为特征值，最优解特征值为最小值；平均解特征值为最小值；最差解特征值为最大值；均方差特征值为最小值.

表4中给出了5种算法在12个基准测试函数中均方差方面的统计表现，可看出IQPSO算法在维度为10和维度为40时的最优均方差的个数分别是8个和12个，也就是说相较于其余4种算法，本文提出的算法展现出极强的稳定性，并且这种表现随着维度增加更加凸显，展现出提出的IQPSO算法在求解高维优化问题时的较高稳定性.