發(fā)布時間：2017-10-16 07:48

  本文關鍵詞：帶交叉算子的量子粒子群優(yōu)化算法

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【摘要】：為了改善量子粒子群優(yōu)化(QPSO)算法、提高其求解多峰優(yōu)化問題的能力,采用新的粒子吸引點和勢阱特征長度計算方法,引入遺傳算法中的交叉算子并融入交叉概率自適應的參數控制技術,設計了一種帶交叉算子的量子粒子群優(yōu)化(CQPSO)算法.CQPSO算法既可確保QPSO粒子群體的多樣性、維護粒子整體的活力性,又能克服特殊情況下QPSO算法收斂的不穩(wěn)定性和陷入局部最優(yōu)的偶發(fā)性.實驗結果表明,在21個標準測試函數中,無論對應單峰函數、多峰函數或是偏移、旋轉函數,在相同的物理仿真平臺上,CQPSO算法的性能在絕大多數情況下都優(yōu)于其他改進的量子粒子群算法,從而驗證了CQPSO算法的有效性和魯棒性.
【作者單位】： 東南大學計算機科學與工程學院;安徽工業(yè)大學計算機科學與技術學院;南京郵電大學通信與信息工程學院;
【關鍵詞】： 量子粒子群優(yōu)化 交叉算子 局部優(yōu)化 多峰函數 收斂
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61170321;61502101) 高等學校博士學科點專項科研基金資助項目(20110092110024) 江蘇省自然科學基金資助項目(BK20140651)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 粒子群優(yōu)化( PSO) 算法是一種重要的群體智能隨機搜索算法[1-2],因其概念簡單、易于實現而備受關注[3-5]. 但PSO算法存在易早熟的問題,不能完全保證全局收斂[6]. 文獻[7]針對研究多維空間中粒子群運動軌跡時PSO算法的穩(wěn)定性和收斂性進行了討論. 受量子力學研究對象具有隨機行

【相似文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

1 任慶生,葉中行,曾進,戚飛虎;交叉算子的搜索能力[J];計算機研究與發(fā)展;1999年11期

2 劉紅;遺傳布局中的交叉算子[J];計算機工程;2001年12期

3 陳喬禮;吳懷宇;程磊;;一種求解參數優(yōu)化問題的引導交叉算子[J];計算機工程;2008年01期

4 陳皓;崔杜武;李雪;韋宏利;;交叉點規(guī)模的優(yōu)化與交叉算子性能的改進[J];軟件學報;2009年04期

5 田東平;;遺傳算法中的交叉算子研究(英文)[J];內蒙古師范大學學報(自然科學漢文版);2007年03期

6 陳喬禮;吳懷宇;趙新;;一種求解旅行商問題的貪婪邊重組交叉算子[J];計算機工程與應用;2006年31期

7 李亞文;于鳳芹;;基于拉普拉斯交叉算子的遺傳匹配追蹤[J];科學技術與工程;2010年10期

8 任慶生,曾進,戚飛虎;交叉算子的極限一致性[J];計算機學報;2002年12期

9 張建彬;陳抱雪;隋國榮;王關德;;智能交叉算子遺傳算法的新機制[J];計算機工程與應用;2009年32期

10 陳峰;徐建華;劉孝忠;唐志坤;;基于局部路徑重連的多星測控調度遺傳交叉算子[J];兵工自動化;2014年09期

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1 羅愛玲;龍緒明;劉明曉;賀海浪;曹宏耀;董健騰;;基于改進交叉算子的貼片機貼裝順序優(yōu)化[A];2014中國高端SMT學術會議論文集[C];2014年

2 蔣余慶;鞏敦衛(wèi);周勇;張勇;;快速遺傳聚類算法[A];2007年中國智能自動化會議論文集[C];2007年

中國碩士學位論文全文數據庫 前2條

1 夏紅;引入蝙蝠算法和交叉算子的人口遷移算法[D];內蒙古工業(yè)大學;2015年

2 張艷青;引入蛙跳算法局部搜索機制和交叉算子的人口遷移算法[D];內蒙古工業(yè)大學;2014年

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本文編號：1041479