發(fā)布時(shí)間：2017-10-14 03:15

  本文關(guān)鍵詞：基于TS模糊推理的自適應(yīng)量子行為粒子群優(yōu)化算法

  更多相關(guān)文章： 粒子群算法 TS模糊推理 種群多樣性 群體智能

【摘要】：為進(jìn)一步改善量子行為粒子群優(yōu)化算法的性能,保證搜索過程中粒子群的多樣性,本文提出了基于Takagi-Sugeno(TS)模糊推理的自適應(yīng)量子行為粒子群優(yōu)化算法。該算法利用群體分布和搜索進(jìn)程信息,通過TS模糊推理,動(dòng)態(tài)調(diào)整算法參數(shù)及迭代方式,提升種群在更大空間搜索的能力,減少陷入局部最優(yōu)的幾率,并通過若干標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)仿真和威氏(Wilcoxon)符號(hào)秩次檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的粒子群優(yōu)化算法相比,自適應(yīng)量子行為粒子群優(yōu)化算法性能更好,不但迭代初期收斂快,而且能收斂到理論最優(yōu)值,尤其對(duì)復(fù)雜高維函數(shù)的優(yōu)化問題更有效。該研究改善了量子行為粒子群優(yōu)化算法的性能。
【作者單位】： 青島大學(xué)復(fù)雜性科學(xué)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 粒子群算法 TS模糊推理 種群多樣性 群體智能
【基金】：山東自然科學(xué)基金資助(ZR22010GM006)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 群體智能(swarm intelligence)算法是模擬自然界中簡(jiǎn)單個(gè)體組成的集體行為表現(xiàn)出的具有智能特性的一種優(yōu)化算法[1]。1995年,J.Kenned等人[2]通過模仿鳥類群體覓食行為,提出了一種新興的群體智能優(yōu)化算法——粒子群優(yōu)化算法(particle swarm optimization,PSO)。粒子群優(yōu)化算法

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 章國(guó)勇;伍永剛;譚宇翔;;一種具有量子行為的細(xì)菌覓食優(yōu)化算法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2013年03期

2 游曉明;劉升;王裕明;;量子行為網(wǎng)絡(luò)資源并行分配優(yōu)化模型及其應(yīng)用[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2012年S1期

3 康燕;孫俊;須文波;;具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)選擇[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2007年23期

4 黃建江;須文波;孫俊;董洪偉;;量子行為粒子群優(yōu)化算法的布局問題研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2006年12期

5 李紅梅;孫俊;須文波;;基于量子行為粒子群優(yōu)化方法的隨機(jī)規(guī)劃算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2007年24期

6 李盼池;施光堯;王海英;;一種量子行為進(jìn)化算法及應(yīng)用[J];控制與決策;2013年03期

7 章國(guó)勇;伍永剛;顧巍;;基于精英學(xué)習(xí)的量子行為粒子群算法[J];控制與決策;2013年09期

8 高曉巍;;基于量子行為粒子群優(yōu)化算法的路徑規(guī)劃[J];科技通報(bào);2013年07期

9 李枝勇;馬良;張惠珍;;整數(shù)規(guī)劃的量子行為蝙蝠算法[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2014年07期

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