多融合机制驱动的全局最优快速搜索算法构建研究

作　　者： 李飞

摘　　要： 文章围绕高维复杂优化任务中局部收敛、搜索效率不足与参数适应性弱等问题，构建多融合机制驱动的全局最优快速搜索算法。该算法整合启发式搜索、全局搜索、局部搜索与种群迁移机制，并引入动态调控因子，根据迭代状态调整搜索比例，增强跨区域探索与精细开发的协同能力。实验以图像超分辨率重建和视频编码压缩为测试场景，从精度、收敛迭代次数、处理耗时及稳定性等指标进行验证。结果表明，该算法在 PSNR、SSIM、压缩比和 VMAF 等方面均优于 GA、PSO、SA 等传统算法，能够在保证寻优精度的同时降低计算开销，为数字媒体复杂优化问题提供了可行方法。

来　　源： 《信息产业报道》 2026-05