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适应度二次选择的QPSO和SA协同搜索大规模离散优化算法
被引量：
2
1
作者
张兆娟
王万良
唐继军
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期22-31,共10页
针对大规模离散工程优化问题,提出一种改进的离散量子粒子群优化算法(IDQPSO-SA)。首先,提出一种适应度的二次选择更新平均最优位置策略,使QPSO能够适用离散空间的优化问题。其次,引入二次切割与连接(DCJ)排序策略加速搜索进程。最后,在...
针对大规模离散工程优化问题,提出一种改进的离散量子粒子群优化算法(IDQPSO-SA)。首先,提出一种适应度的二次选择更新平均最优位置策略,使QPSO能够适用离散空间的优化问题。其次,引入二次切割与连接(DCJ)排序策略加速搜索进程。最后,在QPSO并行搜索基础上,引进模拟退火(SA)的概率突跳性,协同进行全局搜索。在大规模、高维离散工程优化问题上进行了测试,并同已有算法进行比较,结果表明,IDQPSO-SA进一步提高了面向大规模离散优化问题时的搜索效率,并有效提升了算法的性能。
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关键词
协同搜索
量子粒子群
模拟退火
二次切割与连接排序
离散优化
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职称材料
题名
适应度二次选择的QPSO和SA协同搜索大规模离散优化算法
被引量：
2
1
作者
张兆娟
王万良
唐继军
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
天津大学智能与计算学部
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期22-31,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61873240)。
文摘
针对大规模离散工程优化问题,提出一种改进的离散量子粒子群优化算法(IDQPSO-SA)。首先,提出一种适应度的二次选择更新平均最优位置策略,使QPSO能够适用离散空间的优化问题。其次,引入二次切割与连接(DCJ)排序策略加速搜索进程。最后,在QPSO并行搜索基础上,引进模拟退火(SA)的概率突跳性,协同进行全局搜索。在大规模、高维离散工程优化问题上进行了测试,并同已有算法进行比较,结果表明,IDQPSO-SA进一步提高了面向大规模离散优化问题时的搜索效率,并有效提升了算法的性能。
关键词
协同搜索
量子粒子群
模拟退火
二次切割与连接排序
离散优化
Keywords
cooperative search
QPSO
SA
DCJ sorting
discrete optimization
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
适应度二次选择的QPSO和SA协同搜索大规模离散优化算法
张兆娟
王万良
唐继军
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
2
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