本文關(guān)鍵詞：基于演化歷史信息的自變異協(xié)同量子行為粒子群優(yōu)化算法

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【摘要】：提出一種基于演化歷史信息的自變異協(xié)同量子行為粒子群優(yōu)化算法(ESH-CQPSO).該算法采用二維空間分割樹結(jié)構(gòu)記錄群體演化過(guò)程中的位置和適應(yīng)值,借助群體之間的協(xié)同機(jī)制確保增強(qiáng)搜索能力,提高優(yōu)化性能,防止過(guò)早收斂.通過(guò)空間分割機(jī)制可以獲得一個(gè)快速的近似適應(yīng)度函數(shù).這個(gè)近似值可以提高ESH-CQPSO中的變異策略,使得相應(yīng)的變異操作是一種無(wú)參數(shù)、多樣性的自適應(yīng)變異.對(duì)比其他傳統(tǒng)算法,通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,ESH-CQPSO算法在處理多峰和單峰測(cè)試函數(shù)時(shí)具有更好的優(yōu)化性能,收斂精度和收斂速度都得到了提高,證明該算法的有效性.
【作者單位】： 無(wú)錫環(huán)境科學(xué)與工程研究中心;江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 量子行為粒子群優(yōu)化 演化歷史信息 自適應(yīng)變異 二維空間分割 協(xié)同方式
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61300149,No.61105128,No.61502203) 江蘇省青藍(lán)工程資助(No.2012-16) 江蘇省自然科學(xué)基金(No.BK20131106) 江南大學(xué)自主科研重點(diǎn)計(jì)劃(No.JUSRP51410B) 中國(guó)博士后科學(xué)基金(No.2014M560390)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 1引言近年來(lái),量子行為粒子群優(yōu)化算法(Quantum-be-haved Particle Swarm Optimization,QPSO)[1]因?yàn)槠渌惴ê?jiǎn)單,優(yōu)化性能強(qiáng)而受到越來(lái)越多關(guān)注.類似于其他全局優(yōu)化算法[2],QPSO也會(huì)受制于過(guò)早收斂至局部最優(yōu)的趨勢(shì),這也是群體智能優(yōu)化算法的研究熱點(diǎn),很多文獻(xiàn)都是圍繞這個(gè)問(wèn)題

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本文編號(hào)：1076075