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多量子粒子群协同优化算法研究
被引量：
2
1
作者
屈百达
焦竹青
徐保国
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第7期72-74,共3页
针对标准粒子群优化(PSO)算法及其改进算法存在的局部收敛与收敛速度问题,提出了一种多量子粒子群协同优化(QPSCO)方法。该算法采用双层的多粒子群协同优化结构:用多个量子粒子群在底层独立地搜索解空间,同时引入参数变异策略,以扩大搜...
针对标准粒子群优化(PSO)算法及其改进算法存在的局部收敛与收敛速度问题,提出了一种多量子粒子群协同优化(QPSCO)方法。该算法采用双层的多粒子群协同优化结构:用多个量子粒子群在底层独立地搜索解空间,同时引入参数变异策略,以扩大搜索范围;上层用1个量子粒子群追逐当前全局最优解,并对飞离搜索区域粒子的位置用新位置取代,以加快算法收敛。在此基础上,将该算法应用于实际控制系统低阶时滞对象的PID控制器设计中。仿真结果表明,QPSCO是一种有效的参数优化算法,与标准PSO、QPSO等算法相比具有更好的全局收敛性能。
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关键词
粒子
群
协同优化
多量子粒子群
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职称材料
题名
多量子粒子群协同优化算法研究
被引量：
2
1
作者
屈百达
焦竹青
徐保国
机构
江南大学通信与控制工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第7期72-74,共3页
基金
国家科技部"十五"攻关项目(No.2001BA204B01-03)
文摘
针对标准粒子群优化(PSO)算法及其改进算法存在的局部收敛与收敛速度问题,提出了一种多量子粒子群协同优化(QPSCO)方法。该算法采用双层的多粒子群协同优化结构:用多个量子粒子群在底层独立地搜索解空间,同时引入参数变异策略,以扩大搜索范围;上层用1个量子粒子群追逐当前全局最优解,并对飞离搜索区域粒子的位置用新位置取代,以加快算法收敛。在此基础上,将该算法应用于实际控制系统低阶时滞对象的PID控制器设计中。仿真结果表明,QPSCO是一种有效的参数优化算法,与标准PSO、QPSO等算法相比具有更好的全局收敛性能。
关键词
粒子
群
协同优化
多量子粒子群
Keywords
particle swarm
cooperative optimization
quantum-behaved particle swarms
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多量子粒子群协同优化算法研究
屈百达
焦竹青
徐保国
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
2
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