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基于改进量子粒子群优化算法的机器人逆运动学求解 被引量:9
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作者 陈卓凡 周坤 +1 位作者 秦菲菲 王斌锐 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期293-304,共12页
针对工业机器人在逆运动学求解过程中存在的位姿奇异、解不唯一、求解精度低等问题,提出了一种改进量子粒子群算法。首先,利用D-H参数法建立机器人运动学模型,以机械臂末端最小位姿误差为主要优化目标,加入运动前后关节角变化最小、行... 针对工业机器人在逆运动学求解过程中存在的位姿奇异、解不唯一、求解精度低等问题,提出了一种改进量子粒子群算法。首先,利用D-H参数法建立机器人运动学模型,以机械臂末端最小位姿误差为主要优化目标,加入运动前后关节角变化最小、行程平稳连续的约束条件,设计了目标函数;其次,通过采用Levy飞行策略改进粒子更新方式、非线性地动态调整收缩膨胀因子、采用变权重方法计算最优平均位置等方法设计了一种改进量子粒子群优化(IQPSO)算法;然后,模拟单点位姿和连续轨迹两种不同的求解情况进行三种算法(IQPSO、APSO、QPSO)的仿真对比实验,结果表明IQPSO算法具有收敛速度快、求解精度高等优点;最后,将IQPSO算法用于机械臂本体进行实物验证,实验结果表明IQPSO算法求解出的插值点所组成的轨迹连续且平滑,进一步证明了该算法应用于实际运动控制中的稳定性和可行性。 展开更多
关键词 工业机器人 逆运动学求解 目标函数 改进量子粒子群优化算法
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ACCQPSO:一种改进的量子粒子群优化算法及其应用
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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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采用改进量子粒子群优化算法的虚拟电厂参与二次调频两阶段优化 被引量:3
3
作者 朱靖恺 崔勇 +3 位作者 杜洋 见伟 刘炳 孙昭宇 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期112-120,共9页
虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为一种新型区域能源管理系统,可通过“源—荷—储”的协调优化调度,高效参与电网二次调频辅助服务。介绍虚拟电厂内部结构,建模分析新能源机组及可控负荷特性;搭建虚拟电厂参与二次调频两阶段调度模... 虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为一种新型区域能源管理系统,可通过“源—荷—储”的协调优化调度,高效参与电网二次调频辅助服务。介绍虚拟电厂内部结构,建模分析新能源机组及可控负荷特性;搭建虚拟电厂参与二次调频两阶段调度模型,该模型能够兼顾二次调频净利润及调频效果;研究一种自适应权重的改进量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,QPSO)算法,通过引入自适应权重机制,在量子粒子更新过程中动态调整权重参数以提高算法的搜索能力和收敛速度;并将改进算法应用于两阶段优化过程中,使虚拟电厂获得更高的二次调频净利润及更好的调频效果;仿真结果表明,所提改进算法的收敛速度更快且全局寻优能力更强。 展开更多
关键词 虚拟电厂 改进量子粒子群优化算法 两阶段优化 二次调频 优化调度
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面向柔性作业车间调度问题的混沌编码量子粒子群优化算法
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作者 胥远兴 张孟健 王德光 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2371-2382,共12页
为解决柔性作业车间调度问题,提出一种混沌编码量子粒子群优化算法。针对标准量子粒子群优化算法中粒子过早收敛于局部最优值的缺点,提出具有扰动行为的自适应收缩-扩张系数和关联粒子适应度值的计算方法,改善算法的全局搜索能力;通过... 为解决柔性作业车间调度问题,提出一种混沌编码量子粒子群优化算法。针对标准量子粒子群优化算法中粒子过早收敛于局部最优值的缺点,提出具有扰动行为的自适应收缩-扩张系数和关联粒子适应度值的计算方法,改善算法的全局搜索能力;通过引入混沌边界变异策略,减少粒子大量聚集在边界的概率,增加种群的多样性来提高搜索最优解的能力;针对量子粒子群优化算法的迭代特性,设计一种适用的混沌编码策略。将提出的改进量子粒子群优化算法应用于柔性作业车间调度问题,并通过多种基准算例与标准量子粒子群优化算法、粒子群优化算法和混合遗传算法进行对比,验证所提算法的性能。实验结果表明:混沌编码量子粒子群优化算法具有更好的稳定性和更强的寻优能力。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 柔性作业车间调度 扰动行为 混沌映射 收缩-扩张系数
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量子粒子群优化算法的收缩-扩张系数控制策略研究 被引量:9
5
作者 黄为勇 徐晓菊 +2 位作者 潘晓博 孙彦景 李松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第9期2592-2595,共4页
收缩—扩张(CE)系数是量子粒子群优化算法(QPSO)需要人工设定的最核心参数,如何选择该参数成为一个重要的问题。为寻找更为有效的CE系数控制方法,根据CE系数递减思想,提出了一种凸凹性可变的指数型非线性下降CE系数控制策略。采用Sphere... 收缩—扩张(CE)系数是量子粒子群优化算法(QPSO)需要人工设定的最核心参数,如何选择该参数成为一个重要的问题。为寻找更为有效的CE系数控制方法,根据CE系数递减思想,提出了一种凸凹性可变的指数型非线性下降CE系数控制策略。采用Sphere、Rastrigrin、Griewank和Ackley四种典型的单峰与多峰标准测试函数研究了CE系数的不同控制策略以及不同初始值对量子粒子群优化算法收敛精度与收敛速度的影响,并与线性下降CE系数及固定CE系数两种控制策略进行了对比分析,得出了CE系数控制策略选择的一般性指导准则,为量子粒子群优化算法的应用提供依据。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 收缩一扩张系数 控制策略 指数型非线性 凸凹性
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混沌量子粒子群优化算法 被引量:21
6
作者 林星 冯斌 孙俊 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第10期2610-2612,共3页
针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了混沌量子粒子群优化算法。采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种基于混沌搜索的新方法,提高了搜索效率。数值实验结果表明... 针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了混沌量子粒子群优化算法。采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种基于混沌搜索的新方法,提高了搜索效率。数值实验结果表明,混沌量子粒子群算法效率高、优化性能好,且具有很强的避免陷入局部最优的能力,其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 量子粒子群优化算法 混沌搜索 早熟 效率高 粒子算法
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多样性引导的改进量子粒子群优化算法及其在干式空心电抗器优化设计中的应用 被引量:10
7
作者 张成芬 赵彦珍 +1 位作者 邹建龙 马西奎 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第18期108-115,184,共8页
针对量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法在求解复杂问题时的早熟收敛现象,提出了多样性引导的改进量子粒子群优化(diversity-guided modified QPSO,DGMQPSO)算法。该算法对基于混合概率分布的QPSO... 针对量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法在求解复杂问题时的早熟收敛现象,提出了多样性引导的改进量子粒子群优化(diversity-guided modified QPSO,DGMQPSO)算法。该算法对基于混合概率分布的QPSO算法进行了扩展,利用群体多样性信息来引导粒子的搜索,即当群体的多样性小于下限值时,对全局最优粒子的位置进行混沌变异,从而提高群体的多样性,增强算法跳出局部最优解的能力;另外,还分析了采用不同混沌随机序列变异对优化设计结果的影响。对50 kvar干式空心电抗器的优化设计表明,DGMQPSO算法具有较强的全局搜索能力、较好的稳定性和良好的优化效果。 展开更多
关键词 干式空心电抗器 优化设计 量子粒子群优化算法 多样性 混沌变异
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基于量子粒子群优化算法的配煤研究 被引量:8
8
作者 高正平 刘永江 +4 位作者 韩义 于英利 郭洋 蔡斌 邢春雷 《热力发电》 CAS 北大核心 2013年第7期44-49,共6页
针对目前火电厂实际燃用煤种偏离设计煤种的特点,利用量子粒子群算法(QPSO)建立优化配煤模型。模型兼顾配煤经济性和煤质特性参数作为目标函数,并以单煤的价格、发热量、灰分、挥发分、水分以及硫分等6项指标值作为约束条件。基于内蒙... 针对目前火电厂实际燃用煤种偏离设计煤种的特点,利用量子粒子群算法(QPSO)建立优化配煤模型。模型兼顾配煤经济性和煤质特性参数作为目标函数,并以单煤的价格、发热量、灰分、挥发分、水分以及硫分等6项指标值作为约束条件。基于内蒙某电厂的来煤条件,采用该模型进行配煤优化计算。仿真试验结果表明:对比带惯性权重的粒子群算法,量子粒子群算法具有较好的全局搜索能力和收敛性,能够快速、准确地搜索到最佳配煤比例和最经济的配煤价格。 展开更多
关键词 配煤优化 经济性 量子粒子群优化算法 约束条件 目标函数
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基于高斯扰动的量子粒子群优化算法 被引量:10
9
作者 王小根 龙海侠 孙俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第6期2093-2096,共4页
针对量子粒子群优化(QPSO)算法在优化过程中面临早熟问题,提出了在粒子的平均位置或全局最优位置上加入高斯扰动的QPSO算法,可以有效地阻止粒子的停滞,因此较容易地使粒子避免陷入局部最优。为了评估算法的性能,利用标准测试函数对标准... 针对量子粒子群优化(QPSO)算法在优化过程中面临早熟问题,提出了在粒子的平均位置或全局最优位置上加入高斯扰动的QPSO算法,可以有效地阻止粒子的停滞,因此较容易地使粒子避免陷入局部最优。为了评估算法的性能,利用标准测试函数对标准PSO算法、QPSO算法以及基于高斯扰动的QPSO算法进行了比较测试。其结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 平均位置 全局最优位置 高斯扰动
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基于量子粒子群优化算法的水电系统经济运行 被引量:12
10
作者 张智晟 董存 吴新振 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第18期68-72,共5页
首次将量子粒子群优化算法用于水电系统经济运行研究中。该算法是量子理论与粒子群算法的融合,在粒子编码过程中引入了量子的态矢量表达,并将量子比特的概率幅表示应用于粒子的编码,使得粒子可以表达为多个态的叠加;在粒子更新操作过程... 首次将量子粒子群优化算法用于水电系统经济运行研究中。该算法是量子理论与粒子群算法的融合,在粒子编码过程中引入了量子的态矢量表达,并将量子比特的概率幅表示应用于粒子的编码,使得粒子可以表达为多个态的叠加;在粒子更新操作过程中,利用量子逻辑门实现了粒子的演化,具有比常规粒子群算法更好的目标优化性能。仿真结果证实该算法可有效解决水电机组经济运行问题。性能对比显示,该算法求得的解优于常规粒子群算法及其它优化算法所求得的解。 展开更多
关键词 水电系统 经济运行 量子粒子群优化算法
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基于边界变异的量子粒子群优化算法 被引量:12
11
作者 林星 冯斌 孙俊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第12期187-188,191,共3页
将边界变异操作引入到量子粒子群优化算法中,提出基于边界变异的量子粒子群优化算法QPSOB。该算法将越界粒子随机分布在边界附近的可行域内,以增加种群的多样性、提高算法的全局搜索能力。仿真实验证明其全局收敛性能优于量子粒子群优... 将边界变异操作引入到量子粒子群优化算法中,提出基于边界变异的量子粒子群优化算法QPSOB。该算法将越界粒子随机分布在边界附近的可行域内,以增加种群的多样性、提高算法的全局搜索能力。仿真实验证明其全局收敛性能优于量子粒子群优化算法。 展开更多
关键词 边界变异 多样性 量子粒子群优化算法
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基于量子粒子群优化算法的无人艇航线规划 被引量:19
12
作者 金建海 孙俊 +1 位作者 张安通 张波 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期352-361,共10页
针对目前无人艇主流航线规划算法存在效率低、收敛速度慢或易陷入局部最优等问题,文章将具有较强全局搜索能力的量子粒子群优化(QPSO)算法用于求解无人艇最优航线规划并结合人工势场思想进行针对性改进应用,仿真实验结果表明,该方法寻... 针对目前无人艇主流航线规划算法存在效率低、收敛速度慢或易陷入局部最优等问题,文章将具有较强全局搜索能力的量子粒子群优化(QPSO)算法用于求解无人艇最优航线规划并结合人工势场思想进行针对性改进应用,仿真实验结果表明,该方法寻优能力强、收敛速度快、稳定性好,可较好地适用于不同环境下无人艇航线规划。 展开更多
关键词 无人艇 航线规划 量子粒子群优化算法 势场法
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改进的量子粒子群优化算法对多维多选择背包问题的求解 被引量:7
13
作者 杨雪 董红斌 董宇欣 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1461-1468,共8页
针对多维多选择背包问题无法在多项式时间内找到最优解,且由于其强约束限制条件,在求解过程中易陷入局部最优的问题,提出一种改进的量子粒子群优化算法对该问题进行求解.首先,在量子粒子移动过程中,通过判断其与下次迭代个体的位置关系... 针对多维多选择背包问题无法在多项式时间内找到最优解,且由于其强约束限制条件,在求解过程中易陷入局部最优的问题,提出一种改进的量子粒子群优化算法对该问题进行求解.首先,在量子粒子移动过程中,通过判断其与下次迭代个体的位置关系确定其位置信息的可用性,通过该信息充分保留粒子位置的多样性;其次,提出一种新的位置扰动方法,避免种群陷入局部最优.最后,将该算法在标准数据集上进行测试,对算法的收敛速度和运行时间进行分析,测试结果表明,该算法在求解准确性上得到明显提升. 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 多维多选择背包问题 精英保留 局部扰动
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基于混沌机制的混合量子粒子群优化算法 被引量:7
14
作者 谷海红 齐名军 李士勇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第12期164-165,168,共3页
针对量子粒子群优化算法在处理一般复杂函数时可以找到函数最优解但容易陷入局部极小等问题,提出利用混沌搜索解决早熟收敛的混合量子粒子群算法CODPSO。数值实验结果表明,与量子粒子群优化算法相比,该算法效率高、优化性能好,具有较强... 针对量子粒子群优化算法在处理一般复杂函数时可以找到函数最优解但容易陷入局部极小等问题,提出利用混沌搜索解决早熟收敛的混合量子粒子群算法CODPSO。数值实验结果表明,与量子粒子群优化算法相比,该算法效率高、优化性能好,具有较强的避免局部极小能力,对初值具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 混沌优化 早熟
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双心扰动量子粒子群优化算法研究 被引量:3
15
作者 王安龙 何建华 +1 位作者 陈松 刘怀远 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第7期193-196,201,共5页
针对量子粒子群优化算法早熟收敛的问题,提出一种双心扰动的变异机制。对粒子的势能中心和粒子群的重心进行自适应柯西变异,发挥两者在进化后期的协同引导能力,以提高进化后期粒子群对新空间的开拓能力。对4个典型测试函数进行仿真实验... 针对量子粒子群优化算法早熟收敛的问题,提出一种双心扰动的变异机制。对粒子的势能中心和粒子群的重心进行自适应柯西变异,发挥两者在进化后期的协同引导能力,以提高进化后期粒子群对新空间的开拓能力。对4个典型测试函数进行仿真实验,结果表明,对于单峰函数优化,双心扰动变异机制的优化效果比只采用势能中心、重心和全局最好位置变异的优化效果提高36.42%以上;对于多峰函数优化,其优化效果提高32.84%以上。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 势能中心 全局最好位置 柯西变异 函数优化
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变异量子粒子群优化算法在系统辨识中的应用 被引量:8
16
作者 葛洪伟 靳文辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第29期222-224,238,共4页
为了增加全局搜索能力,避免陷入局部最小,在量子粒子群优化算法(QPSO)中引入变异机制,即基于QPSO的特点,用Cauchy分布分别对全局最优和所有个体极值的平均值进行变异。该算法称为带变异算子的量子粒子群优化算法(MQPSO)。通过对一典型... 为了增加全局搜索能力,避免陷入局部最小,在量子粒子群优化算法(QPSO)中引入变异机制,即基于QPSO的特点,用Cauchy分布分别对全局最优和所有个体极值的平均值进行变异。该算法称为带变异算子的量子粒子群优化算法(MQPSO)。通过对一典型的大海捞针类(NiH)问题的试验,证明了MQPSO在全局优化和快速收敛能力上有较大的提高。在此基础上将该算法应用于系统参数辨识中,辨识结果表明该方法具有参数辨识精度高,抗噪声能力强,对输入信号通用性强,也适用于非线性系统参数辫识,具有重要的工程应用价值。 展开更多
关键词 带变异算子的量子粒子群优化算法 系统辨识 非线性系统 有色噪声 M序列
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基于差分量子粒子群优化算法的作业车间调度 被引量:11
17
作者 黄宇 顾智勇 +1 位作者 张中印 王东风 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第29期12848-12854,共7页
针对作业车间调度问题(job-shop scheduling problem, JSP)中存在的求解复杂程度高、动态性强等难题,提出基于差分特性的量子粒子群优化算法。量子粒子群算法引入量子机制克服了粒子群算法在全局收敛性上的不足,并采用差分进化思想对粒... 针对作业车间调度问题(job-shop scheduling problem, JSP)中存在的求解复杂程度高、动态性强等难题,提出基于差分特性的量子粒子群优化算法。量子粒子群算法引入量子机制克服了粒子群算法在全局收敛性上的不足,并采用差分进化思想对粒子状态进行更新,借助变异操作增大种群多样性,对早熟粒子进行交叉选择操作,防止个体收敛到局部极值,进一步采用多邻域搜索方法以提高算法的寻优速度。对FT、LA两类JSP算例进行求解,将所提算法与离散粒子群算法、遗传算法以及细菌觅食算法进行实验对比。结果表明,4种算法收敛到FL10算例理论最优解的时间分别为127、134.8、143.5以及141.3 s;而LA36算例的理论最优解为1 268,4种算法所得结果分别为1 294.6、1 457.4、1 374.3以及1 398,且所提算法收敛时间最短。仿真结果表明所提算法能以较快的收敛速度得到最优解,相比于其他算法,寻优速度和精度都有了明显提升。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 差分进化 多邻域搜索 作业车间调度
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求解job-shop调度问题的量子粒子群优化算法 被引量:4
18
作者 石锦风 冯斌 孙俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第3期684-686,691,共4页
针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题。求解时,将每个调度按照一定的规则编码为一个矩阵,并以此矩阵作为算法中的粒子;然后根据调度目标确定目标函数,并按照量... 针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题。求解时,将每个调度按照一定的规则编码为一个矩阵,并以此矩阵作为算法中的粒子;然后根据调度目标确定目标函数,并按照量子粒子群优化算法的进化规则在调度空间内搜索最优解。仿真实例结果证明,该算法具有良好的全局收敛性能和快捷的收敛速度,调度效果优于遗传算法和粒子群优化算法。 展开更多
关键词 粒子优化算法 量子粒子群优化算法 作业车间调度
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一种混沌优化机制的双量子粒子群优化算法 被引量:7
19
作者 齐名军 杨爱红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第30期34-36,39,共4页
针对量子粒子群优化算法(quantum delta Particle Swarm Optimization,PSO)在处理高维复杂函数时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和算法通用性不强等缺点,提出了一种基于混沌优化机制的双量子粒子群优化算法。它借鉴群体位置方差的早熟... 针对量子粒子群优化算法(quantum delta Particle Swarm Optimization,PSO)在处理高维复杂函数时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和算法通用性不强等缺点,提出了一种基于混沌优化机制的双量子粒子群优化算法。它借鉴群体位置方差的早熟判断机制,同时提出了一种逐步缩小搜索变量空间的新方法。典型数值实验表明,该算法效率高、优化性能好、对初始位置具有很强的鲁棒性。尤其是该算法具有很强的避免局部极小能力,其性能远远优于单一优化方法。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 双混沌优化机制 早熟机制
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电力系统故障诊断的量子粒子群优化算法 被引量:6
20
作者 李晓 黄纯 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期61-66,共6页
电力系统故障诊断是利用保护和断路器的动作信息来推断可能的故障位置。其中故障元件的识别是故障诊断实现的关键。文中应用量子粒子群优化算法研究故障元件的识别方法,先根据保护动作原理将故障诊断问题表示为0-1整数规划问题,然后用... 电力系统故障诊断是利用保护和断路器的动作信息来推断可能的故障位置。其中故障元件的识别是故障诊断实现的关键。文中应用量子粒子群优化算法研究故障元件的识别方法,先根据保护动作原理将故障诊断问题表示为0-1整数规划问题,然后用量子粒子群优化算法求解。与标准PSO算法和传统遗传算法比较,文中采用的量子粒子群优化算法具有稳定性高、收敛特性好、运行速度快的优点。仿真研究验证了文中方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 电力系统 量子粒子群优化算法 故障诊断 0-1整数规划
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