基于自适应扰动量子粒子群算法参数优化的支持向量回归机短期风电功率预测 被引量：47

1

作者 陈道君 龚庆武 +2 位作者 金朝意 张静 王定美 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期974-980,共7页

智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm opt... 智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法中加入自适应早熟判定准则、混合扰动算子和动态扩张收缩系数,提出了自适应扰动量子粒子群优化算法(adaptive disturbance quantum-behaved particle swarm optimization,ADQPSO),并使用ADQPSO优化选择SVR的学习参数。实例研究表明,ADQPSO算法全局寻优能力强、鲁棒性好、计算耗时短,利用ADQPSO优化得到的SVR参数,可有效提高模型的预测精度;与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和径向基神经网络(radial basis functionneural network,RBFNN)相比,提出的ADQPSO-SVR能够提高短期风电功率预测的准确性和稳定性。 展开更多

关键词 短期风电功率预测 学习参数选择 自适应扰动量子粒子群优化算法 支持向量回归机

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一种双菌群细菌觅食优化算法 被引量：12

2

作者 姜建国 周佳薇 +1 位作者 郑迎春 周润生 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2014年第1期43-51,共9页

针对细菌觅食优化算法寻优速度慢且易陷入局部最优等缺陷,提出一种双菌群细菌觅食优化算法.引入菌群密度函数因子,并添加当前趋化周期内的最优细菌对其他细菌在寻优方向上进行指导,同时改进固定步长为自适应变化的趋化步长,避免了在最... 针对细菌觅食优化算法寻优速度慢且易陷入局部最优等缺陷,提出一种双菌群细菌觅食优化算法.引入菌群密度函数因子,并添加当前趋化周期内的最优细菌对其他细菌在寻优方向上进行指导,同时改进固定步长为自适应变化的趋化步长,避免了在最优解附近出现震荡现象及算法陷入局部最优;保留精英细菌的同时提出交叉算子和变异算子,有目的地在搜索区域寻找最优解,帮助早熟细菌跳出局部最优,一定程度上避免了算法早熟;提出双菌群优化机制,增加了菌群的多样性,提高了算法的全局搜索能力,有效抑制算法退化现象.对10个经典测试函数的仿真结果表明,所提出的算法与细菌觅食优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法相比,最优解的精度普遍提高了几个数量级,且迭代次数更少,优化速度与全局收敛能力均有所提升. 展开更多

关键词 人工智能 细菌觅食优化算法 双菌群 局部最优 自适应步长 交叉算子 变异算子

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基于量子自适应粒子群优化径向基函数神经网络的网络流量预测 被引量：33

3

作者 郭通 兰巨龙 +1 位作者 李玉峰 江逸茗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期2220-2226,共7页

该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络... 该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络参数优化,建立了基于量子自适应粒子群优化RBF神经网络算法的网络流量预测模型。对真实网络流量的预测结果表明,该方法的收敛速度和预测精度均要优于传统RBF神经网络法、粒子群-RBF神经网络法、混合粒子群-RBF神经网络法和自适应粒子群-RBF神经网络法,并且预测效果不易受时间尺度变化的影响。 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 自适应粒子群优化 量子比特 流量预测

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带自适应变异的量子粒子群优化算法 被引量：24

4

作者 刘俊芳 高岳林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期41-43,共3页

提出了一种带有自适应变异的量子粒子群优化(AMQPSO)算法,利用粒子群的适应度方差和空间位置聚集度来发现粒子群陷入局部寻优时,对当前每个粒子经历过的最好位置进行自适应变异以实现全局寻优。通过对典型函数的测试以及与量子粒子群优... 提出了一种带有自适应变异的量子粒子群优化(AMQPSO)算法,利用粒子群的适应度方差和空间位置聚集度来发现粒子群陷入局部寻优时,对当前每个粒子经历过的最好位置进行自适应变异以实现全局寻优。通过对典型函数的测试以及与量子粒子群优化(QPSO)算法和自适应粒子群优化(AMPSO)算法的比较,说明AMQPSO算法增强了全局搜索的性能,优于其他算法。 展开更多

关键词 全局最优化 粒子群优化 量子粒子群优化 自适应变异

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基于自适应量子粒子群算法的塔机NFNN控制器参数优化 被引量：3

5

作者 刘慧敏 程普 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期158-164,共7页

针对塔机正规化模糊神经网络控制中参数众多且难于分析的问题,提出了对正规化模糊神经网络优化的自适应量子粒子群算法。该方法采用量子旋转门对粒子进行更新变异,惯性权重根据当前适应度自动调整,在全局寻优过程中,当粒子远离目标时,... 针对塔机正规化模糊神经网络控制中参数众多且难于分析的问题,提出了对正规化模糊神经网络优化的自适应量子粒子群算法。该方法采用量子旋转门对粒子进行更新变异,惯性权重根据当前适应度自动调整,在全局寻优过程中,当粒子远离目标时,学习因子变大,当粒子靠近目标时,学习因子变小,有效地提高了全局最优搜索能力及收敛速度。采用该方法对塔机NFNN控制器参数进行优化,结果表明,自适应量子粒子群算法对塔机NFNN参数优化效果优于传统量子粒子群算法,且加快了控制器的响应速度。 展开更多

关键词 自适应量子粒子群算法 正规化模糊神经网络 参数优化 塔机控制器

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去蜂窝大规模多输入多输出非正交多址系统中基于量子菌群优化的接入点选择方案 被引量：2

6

作者 李飞 闫志伟 +2 位作者 李汀 宋云超 耿晨雨 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期2016-2023,共8页

去蜂窝大规模多输入多输出非正交多址(MIMO-NOMA)系统的接入点(AP)选择,对有效降低系统的回程链路开销、提高用户的下行可达速率影响较大。该文针对AP选择的去蜂窝大规模MIMO-NOMA系统下行链路建立了用户平均速率的表达式;在此基础上,... 去蜂窝大规模多输入多输出非正交多址(MIMO-NOMA)系统的接入点(AP)选择,对有效降低系统的回程链路开销、提高用户的下行可达速率影响较大。该文针对AP选择的去蜂窝大规模MIMO-NOMA系统下行链路建立了用户平均速率的表达式;在此基础上,提出了基于量子菌群优化(QBFO)的AP选择方案,将AP与用户的连接关系以量子比特的形式编码,利用自适应量子旋转门模拟细菌趋化,实现细菌位置更新,通过对量子细菌种群进行测量,获得AP与用户的选择解集,并引入驱散操作避免算法陷入局部最优。实验结果表明,所提方案能够在降低回程链路开销的同时显著提高用户的下行平均速率,相较于基于接收功率和基于信道估计均方误差的AP选择方案,该文所提方案在降低用户间干扰、提高系统总吞吐量方面表现更优。 展开更多

关键词 去蜂窝 大规模多输入多输出 非正交多址 接入点选择 量子菌群优化

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基于自适应和及时繁殖策略菌群优化聚类算法

7

作者 赵明茹 唐恒亮 +1 位作者 郭键 孙媛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第8期2283-2286,共4页

针对菌群优化算法求解优化问题时收敛速度较慢、易陷入局部最优值的缺点,提出一种基于自适应和及时繁殖策略的菌群优化聚类算法。在算法中根据迁徙的次数改变步长,适应度最大的细菌马上进行繁殖。为了进行对比实验,在二维平面随机生成了... 针对菌群优化算法求解优化问题时收敛速度较慢、易陷入局部最优值的缺点,提出一种基于自适应和及时繁殖策略的菌群优化聚类算法。在算法中根据迁徙的次数改变步长,适应度最大的细菌马上进行繁殖。为了进行对比实验,在二维平面随机生成了100个点,将这100个点聚成两类和三类。实验结果证明自适应和及时繁殖这两种策略都可以明显提高菌群优化算法的收敛速度。 展开更多

关键词 聚类 菌群优化算法 自适应策略 及时繁殖策略

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ACCQPSO:一种改进的量子粒子群优化算法及其应用

8

作者 孙隽丰 李成海 宋亚飞 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第4期574-586,共13页

针对量子粒子群优化算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,文章提出一种自适应交叉算子的混沌量子粒子群优化算法,并将其应用于BP神经网络超参数寻优。首先,利用Logistics映射初始种群为混沌序列进行最优解搜索,增强初始... 针对量子粒子群优化算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,文章提出一种自适应交叉算子的混沌量子粒子群优化算法,并将其应用于BP神经网络超参数寻优。首先,利用Logistics映射初始种群为混沌序列进行最优解搜索,增强初始种群的随机性与遍历性,提高算法寻优能力;然后,通过纵向交叉操作进行种群中个体的信息交换,并引入自适应交叉概率公式,增加种群多样性,提高算法的寻优精度;最后,在实验中,一方面,选取8个函数在高低两个维度进行验证,同时进行Wilcoxon秩和检验分析以及消融实验,验证该算法相较其他算法的有效性;另一方面,通过算法优化BP神经网络应用到网络安全态势预测任务中,实验结果表明该算法收敛速度相较于对比算法有大幅度提升。 展开更多

关键词 量子粒子群优化算法 混沌映射 交叉算子 自适应调整策略 BP神经网络

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自适应相位旋转的量子菌群算法 被引量：4

9

作者 吴九龙 李飞 郑宝玉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2015年第8期901-911,共11页

量子菌群算法是将量子计算与菌群觅食优化算法相融合而得到的一种量子智能算法,但该算法存在鲁棒性比较差和寻优时间比较长的缺陷。为解决该问题,本文设计了一种旋转相位自适应调整的量子旋转门,并用其完成细菌的趋化操作,提出了一种自... 量子菌群算法是将量子计算与菌群觅食优化算法相融合而得到的一种量子智能算法,但该算法存在鲁棒性比较差和寻优时间比较长的缺陷。为解决该问题,本文设计了一种旋转相位自适应调整的量子旋转门,并用其完成细菌的趋化操作,提出了一种自适应相位旋转的量子菌群算法。通过16个不同类型的标准测试函数对其优化性能进行研究,统计结果表明该算法在低维时,对于多种种类的测试函数,在收敛精度和稳定性上都要优于改进前的量子菌群算法,且优化结果要明显优于经典的菌群觅食优化算法和量子遗传算法。进一步研究表明,在达到指定收敛精度的情况下,该算法的平均收敛概率是最高的,平均运行时间和平均迭代步数是最短的。而在高维情况下,该算法则对碗状和碟状类型的测试函数比较适用。 展开更多

关键词 菌群觅食优化算法 量子菌群算法 量子计算 自适应相位旋转

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权重自适应调整的混沌量子粒子群优化 被引量：5

10

作者 程伟 陈森发 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第9期46-48,共3页

针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数收敛速度慢、易陷入局优的问题,利用混沌算子的遍历性提出了基于惯性权重自适应调整的混沌量子粒子群优化算法。该算法在运行过程中根据粒子适应值的优劣情况,相应采取不同的惯性权重策略,以... 针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数收敛速度慢、易陷入局优的问题,利用混沌算子的遍历性提出了基于惯性权重自适应调整的混沌量子粒子群优化算法。该算法在运行过程中根据粒子适应值的优劣情况,相应采取不同的惯性权重策略,以调节粒子的全局搜索和局部搜索能力。对几个典型函数的测试结果表明,该算法在收敛速度和精度上有大幅度的提高,且有很强的避免陷入局优的能力,性能远远优于一般的粒子群算法和量子粒子群算法。 展开更多

关键词 群体智能 粒子群优化 量子粒子群优化 惯性权重自适应调整

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基于量子菌群算法的三维多输入输出下行链路传输优化方案 被引量：2

11

作者 仇林杰 季薇 +1 位作者 李汀 梁彦 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A02期15-19,共5页

三维多输入多输出(3D MIMO)技术能够充分利用垂直维的自由度,有效抑制小区间同频用户的干扰。为了进一步提高系统总的频谱效率和小区边缘用户的频谱效率,针对3D MIMO下行链路无线通信系统,提出一种传输优化方案。所提方案以最大化频谱... 三维多输入多输出(3D MIMO)技术能够充分利用垂直维的自由度,有效抑制小区间同频用户的干扰。为了进一步提高系统总的频谱效率和小区边缘用户的频谱效率,针对3D MIMO下行链路无线通信系统,提出一种传输优化方案。所提方案以最大化频谱效率为准则,引入联合传输技术对小区边缘用户进行传输,通过调整功率分配和波束下倾角来优化频谱效率函数。针对非凸的目标优化函数,采用量子菌群算法进行求解。以两个波束的功率和下倾角作为菌群,小区总的频谱效率作为适应度函数,在约束条件下通过趋化、复制和驱散步骤不断更新菌群,最终获得适应度函数的最优值。仿真结果表明,所提传输方案取得了较高的系统总频谱效率和小区边缘用户的频谱效率。 展开更多

关键词 三维多输入多输出 联合传输 频谱效率 非凸优化问题 量子菌群算法

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基于菌群优化的K均值聚类算法研究 被引量：13

12

作者 郭婧 耿海军 吴勇 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期314-319,共6页

为了提高数据挖掘的聚类准确度,提出了一种基于菌群优化的K均值(K-means)聚类算法。采用K均值算法建立数据聚类模型。根据聚类类别数设定多个聚类中心坐标。设定所属类别距离阈值,然后计算待聚类点和所有中心点距离来划分该聚类点的类... 为了提高数据挖掘的聚类准确度,提出了一种基于菌群优化的K均值(K-means)聚类算法。采用K均值算法建立数据聚类模型。根据聚类类别数设定多个聚类中心坐标。设定所属类别距离阈值,然后计算待聚类点和所有中心点距离来划分该聚类点的类别。根据参与聚类各节点和各自中心点的距离值建立适应度函数。引入菌群优化算法对K均值聚类过程进行优化。通过细菌的多次驱散、复制和趋化操作,不断提高数据聚类的适应度,直到达到最大操作次数或者最低聚类精确度阈值,获得稳定的数据聚类挖掘算法。实验证明,通过合理设置驱散和趋化次数,微调菌群算法的引力和斥力参数,能够获得较好的聚类性能。分别采用K均值和该文基于菌群优化的K均值聚类算法对6个不同数据集进行聚类仿真。该文算法对所有数据集的平均聚类准确率都高于92%。针对UCI混合数据集,当聚类达到稳定时,该文算法的聚类标准差明显优于K均值聚类算法;而且该文算法对5000个混合样本完成聚类消耗的时间约70 s,K均值聚类算法约需93 s。 展开更多

关键词 数据挖掘 菌群优化 K均值 聚类 适应度函数 层次聚类 粒子群优化

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量子扩展蚁群连续优化改进算法 被引量：1

13

作者 马颖 田维坚 樊养余 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第9期2549-2554,2590,共7页

针对扩展蚁群算法收敛精度不高、容易陷入局部最优和出现收敛停滞等缺点,提出量子扩展蚁群连续优化改进算法。分析扩展蚁群算法可行解的更新与产生机制;在此基础上,引入量子比特作为蚂蚁位置信息的载体,增加解的多样性;采用云模型自适... 针对扩展蚁群算法收敛精度不高、容易陷入局部最优和出现收敛停滞等缺点,提出量子扩展蚁群连续优化改进算法。分析扩展蚁群算法可行解的更新与产生机制;在此基础上,引入量子比特作为蚂蚁位置信息的载体,增加解的多样性;采用云模型自适应产生高斯核函数采样的标准差,优化高斯采样结果,加速优化进程和最优解的搜索;根据优化进程自适应调整采样函数的选择概率,丰富采样的样本;结合云模型控制的变异策略及量子非门等局部寻优手段,有效避免种群早熟。 展开更多

关键词 云模型 量子扩展蚁群算法 量子计算 连续优化 自适应

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基于演化历史信息的自变异协同量子行为粒子群优化算法 被引量：4

14

作者 赵吉 傅毅 梅娟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期2900-2907,共8页

提出一种基于演化历史信息的自变异协同量子行为粒子群优化算法(ESH-CQPSO).该算法采用二维空间分割树结构记录群体演化过程中的位置和适应值,借助群体之间的协同机制确保增强搜索能力,提高优化性能,防止过早收敛.通过空间分割机制可以... 提出一种基于演化历史信息的自变异协同量子行为粒子群优化算法(ESH-CQPSO).该算法采用二维空间分割树结构记录群体演化过程中的位置和适应值,借助群体之间的协同机制确保增强搜索能力,提高优化性能,防止过早收敛.通过空间分割机制可以获得一个快速的近似适应度函数.这个近似值可以提高ESH-CQPSO中的变异策略,使得相应的变异操作是一种无参数、多样性的自适应变异.对比其他传统算法,通过对标准测试函数的实验结果表明,ESH-CQPSO算法在处理多峰和单峰测试函数时具有更好的优化性能,收敛精度和收敛速度都得到了提高,证明该算法的有效性. 展开更多

关键词 量子行为粒子群优化 演化历史信息 自适应变异 二维空间分割 协同方式

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量子粒子群优化算法的控制参数分析 被引量：3

15

作者 陶重阳 杨新宇 +1 位作者 于翔深 赵航 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第A02期169-171,214,共4页

针对现有的量子粒子群优化算法(QPSO)中收缩-扩张系数α取固定值或线性变化时,不能很好地适应复杂的多维非线性优化搜索问题,提出了两种参数α控制策略:基于Logistic函数的动态非线性递减策略和自适应参数调整策略。在第一种策略中引入... 针对现有的量子粒子群优化算法(QPSO)中收缩-扩张系数α取固定值或线性变化时,不能很好地适应复杂的多维非线性优化搜索问题,提出了两种参数α控制策略:基于Logistic函数的动态非线性递减策略和自适应参数调整策略。在第一种策略中引入S型函数来描述α值在进化过程中的动态变化特性,第二种策略中引入反馈调节方式来控制α值的变化。几个典型函数的实验测试结果表明,两种改进后的参数调整策略对于复杂优化问题在收敛速度和平均最优值上都有所改善,明显优于取固定值或线性变化策略。 展开更多

关键词 量子粒子群优化算法 控制参数 Logistic函数 自适应参数调整

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改进量子行为粒子群算法智能组卷策略研究 被引量：11

16

作者 李欣然 樊永生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第4期236-239,共4页

提出一种求解智能组卷问题的改进量子粒子群算法。首先,通过定义粒子进化速度及粒子聚集度,将惯性权重表示为粒子进化速度和粒子聚集度的函数,使惯性权重具有自适应性。其次,将慢变函数引入传统位置更新公式中,以有效地解决陷入局部最... 提出一种求解智能组卷问题的改进量子粒子群算法。首先,通过定义粒子进化速度及粒子聚集度,将惯性权重表示为粒子进化速度和粒子聚集度的函数,使惯性权重具有自适应性。其次,将慢变函数引入传统位置更新公式中,以有效地解决陷入局部最优解的问题。最后,根据项目反应原理对组卷问题进行数学建模。仿真实验表明,与标准粒子群算法和量子粒子群算法相比,所提算法在组卷成功率和组卷效率方面均具有更好的性能。 展开更多

关键词 量子行为的粒子群优化算法(QPSO) 自适应 惯性权重 慢变函数 项目反应理论(IRT) 智能组卷

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一种基于细菌趋药行为的量子算法 被引量：2

17

作者 张豫婷 李飞 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第9期196-200,共5页

菌群觅食优化算法具有算法简单、鲁棒性强和具备全局搜索能力的特点。但该算法收敛速度慢,对于多峰函数容易陷入局部最优。为提高菌群优化算法的搜索能力,避免其陷入早熟收敛,提出一种量子菌群算法,将二进制编码的量子进化算法融合到菌... 菌群觅食优化算法具有算法简单、鲁棒性强和具备全局搜索能力的特点。但该算法收敛速度慢,对于多峰函数容易陷入局部最优。为提高菌群优化算法的搜索能力,避免其陷入早熟收敛,提出一种量子菌群算法,将二进制编码的量子进化算法融合到菌群算法中,用量子染色体表示细菌,用量子旋转门实现细菌状态更新。通过标准测试函数对其优化性能进行研究,实验结果表明,该算法无论是对于普通函数还是多峰函数,在收敛速度、收敛稳定性和寻找全局最优方面均优于菌群算法和量子遗传算法。 展开更多

关键词 菌群觅食优化算法 二进制编码 量子进化算法 量子旋转门 量子菌群觅食优化算法

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基于文化改进量子粒子群算法的无线传感器网络声源定位 被引量：2

18

作者 刘玉柱 孙学梅 武继刚 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第12期2786-2789,共4页

无线传感器网络中基于声音能量的声源定位常采用最大似然估计法,该方法将定位问题转换为非线性函数的极值优化问题.本文提出一种文化-改进的量子粒子群优化算法(CMQPSO)解决这一非线性优化问题.首先,在量子粒子群(QPSO)的基础上,结合自... 无线传感器网络中基于声音能量的声源定位常采用最大似然估计法,该方法将定位问题转换为非线性函数的极值优化问题.本文提出一种文化-改进的量子粒子群优化算法(CMQPSO)解决这一非线性优化问题.首先,在量子粒子群(QPSO)的基础上,结合自适应变异思想和RSNTO算法,提出改进的量子粒子群算法(MQPSO).然后,为了进一步改善算法的全局搜索能力、提高计算精度,利用文化算法的双重演化机制,将改进的量子粒子群算法纳入文化算法框架形成本文提出的CMQPSO算法.大量仿真实验表明,CMQPSO算法在全局搜索能力和收敛性能上较PSO、混合PSO-SNTO算法都有很大的提高;在解决声源定位上,CMQPSO算法与其他优化算法相比,定位精度有了明显提高. 展开更多

关键词 量子粒子群优化 自适应变异 文化算法 声源定位 无线传感器网络

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改进细菌觅食算法在PID参数整定中的应用 被引量：9

19

作者 李晓含 王联国 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第8期157-160,共4页

针对细菌觅食算法存在优化精度低、收敛速度较慢、易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的细菌觅食优化算法。将改进粒子群算法运用到细菌觅食算法趋化中,改变步长的大小与翻转方向,加快个体间的信息交流,以提升细菌觅食算法的收敛速度... 针对细菌觅食算法存在优化精度低、收敛速度较慢、易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的细菌觅食优化算法。将改进粒子群算法运用到细菌觅食算法趋化中,改变步长的大小与翻转方向,加快个体间的信息交流,以提升细菌觅食算法的收敛速度及精度;利用适应度值大小选择迁徙方式,迁移方式有直接迁徙、概率迁徙、不迁徙,个体迁徙概率依据适应度值动态调整,减少误迁或停止不前情况。利用6个标准函数与比例—积分—微分(PID)参数整定进行仿真实验,并对细菌觅食算法和改进细菌觅食算法结果进行比较,验证改进算法的有效性及实用性。 展开更多

关键词 细菌觅食优化算法 粒子群优化算法 自适应概率 测试函数 比例-积分-微分参数整定

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基于全局层次的自适应QPSO算法 被引量：5

20

作者 孔丽丹 孙俊 须文波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第26期50-53,共4页

阐明了具有量子行为的粒子群优化算法理论(QPSO),并提出了一种基于全局领域的参数控制方法。在QPSO中引入多样性控制模型,使PSO系统成为一个开放式的进化粒子群,从而提出了自适应具有量子行为的粒子群优化算法(AQPSO)。最后,用若干个标... 阐明了具有量子行为的粒子群优化算法理论(QPSO),并提出了一种基于全局领域的参数控制方法。在QPSO中引入多样性控制模型,使PSO系统成为一个开放式的进化粒子群,从而提出了自适应具有量子行为的粒子群优化算法(AQPSO)。最后,用若干个标准函数进行测试,比较了AQPSO算法与标准PSO(SPSO)和传统QPSO算法的性能。实验结果表明,AQPSO算法具有强的全局搜索能力,其性能优于其它两个算法,尤其体现在解决高维的优化问题。 展开更多

关键词 粒子群优化 量子行为 多样性控制模型 自适应

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