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马氏田口系统的量子行为二进制粒子群特征选择优化方法
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作者 刘久富 郑锐 +3 位作者 丁晓彬 刘海阳 杨忠 王志胜 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期152-158,共7页
针对标准二进制粒子群用于马氏田口系统的特征选择优化时,存在迭代速度慢,容易陷入局部最优解等不足,提出一种改进的基于量子行为二进制粒子群的马氏田口系统变量选择优化方法。首先,为了规避可能存在的复共线性特性对距离度量结果的影... 针对标准二进制粒子群用于马氏田口系统的特征选择优化时,存在迭代速度慢,容易陷入局部最优解等不足,提出一种改进的基于量子行为二进制粒子群的马氏田口系统变量选择优化方法。首先,为了规避可能存在的复共线性特性对距离度量结果的影响,本研究采用Gram–Schmidt正交化法计算马氏距离值,对系统进行标准化处理,对各属性向量进行正交化后计算各类别的马氏距离集合,通过ROC曲线确定系统分类的最佳阈值点,定义误分类率概念和被选择变量占比最小作为变量筛选标准,构建多目标的混合规划模型。运用改进的量子行为粒子群算法求解优化组合,为适应二值化的变量优化问题,算法基于概率对粒子进行二进制编码,求取目标函数的适应值,并完成粒子群的优化迭代过程。采用优化的变量组合,构建精简的马氏田口系统,建立度量预测模型,完成精确判别的任务。最后,以胎心分娩力造影术测量的胎儿健康诊断为例,对标准二进制粒子群算法和二进制量子粒子群优化算法进行对比验证,实验结果表明,本文方法可以有效地提升粒子的迭代速度和寻优精度,优化后的马氏田口系统的预测准确率明显提高。 展开更多
关键词 马氏田口系统 特征选择 量子行为二进制粒子群 优化
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基于二进制具有量子行为的粒子群算法的多边形近似 被引量:3
2
作者 周頔 孙俊 须文波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第8期2030-2032,共3页
提出了适合二进制搜索空间的具有量子行为的粒子群优化算法(BQPSO)。在二进制环境中重新定义粒子的位置向量及距离向量,调整了QPSO算法的进化公式。用二进制具有量子行为的粒子群算法求解平面数字曲线的多边形近似,解决了传统BPSO算法... 提出了适合二进制搜索空间的具有量子行为的粒子群优化算法(BQPSO)。在二进制环境中重新定义粒子的位置向量及距离向量,调整了QPSO算法的进化公式。用二进制具有量子行为的粒子群算法求解平面数字曲线的多边形近似,解决了传统BPSO算法中粒子搜索范围受限的问题。用2条通用benchmark曲线进行测试,结果表明,该算法较BPSO加快了收敛速度,在相同的容忍误差和迭代次数下找到了更少顶点的多边形。 展开更多
关键词 具有量子行为粒子优化算法 二进制编码 多边形近似 形状描述
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应用多策略改进量子粒子群算法的直流电与Rayleigh波联合反演
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作者 朱春光 管泓清 +3 位作者 秦天 张富翔 王强 高远 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期137-151,共15页
针对浅地表地质分层问题,文中分析了直流电(DC)法与Rayleigh波(RW)法共同探测并进行数据联合反演的可行性,重点研究了融合多种优化策略后形成的基于重心反向学习(Centroid Opposition-Based Learning,COBL)和混沌搜索(Chaos Search,CS)... 针对浅地表地质分层问题,文中分析了直流电(DC)法与Rayleigh波(RW)法共同探测并进行数据联合反演的可行性,重点研究了融合多种优化策略后形成的基于重心反向学习(Centroid Opposition-Based Learning,COBL)和混沌搜索(Chaos Search,CS)的量子行为粒子群(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法(简称为COBL-CS-QPSO算法)应用于二者的一维联合反演。通过联合反演可以从电阻率数据中提取层厚信息,弥补单独Rayleigh波反演难以精确解析层厚的问题;同时多策略算法的引入使解在搜索过程中不易陷入局部最优,并加强了不确定环境下的随机搜索效率。理论模型实验考虑了无噪声与有噪声以及已知模型层数与未知模型层数的多种情况,并使模型反演在宽泛的搜索区间内进行,最终取得了良好的反演效果。随后将该联合反演算法应用于实际数据,结果表明基于COBL-CS-QPSO算法的直流电与Rayleigh波联合反演在无钻孔信息或未知地下详细分层的条件下,能够获得相比于单独方法更为准确的结果。同时与自适应粒子群(APSO)算法的对比也体现了改进算法的反演优势。 展开更多
关键词 Rayleigh 波法 直流电法 联合反演 量子行为粒子算法 重心反向学习 混沌搜索 无限折叠的迭代混 沌映射 浅地表
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基于二进制量子粒子群算法的含分布式电源配电网重构 被引量:81
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作者 张涛 史苏怡 徐雪琴 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期22-28,共7页
配电网重构是一个复杂的非线性组合优化问题。为了克服基本优化算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的二进制量子粒子群算法(BQPSO),对含分布式电源(DG)的配电网重构模型进行求解。通过引入遗传算法的交叉操作和变异操作来避免... 配电网重构是一个复杂的非线性组合优化问题。为了克服基本优化算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的二进制量子粒子群算法(BQPSO),对含分布式电源(DG)的配电网重构模型进行求解。通过引入遗传算法的交叉操作和变异操作来避免早熟来提高算法的全局搜索能力,改进了算法的性能。并且选择了适当的不可行解处理方式来提高了算法的计算效率。最后通过对IEEE33节点配电系统进行仿真,验证所提算法在求解重构问题时得到的解更好,收敛速度和全局寻优能力都有提升。 展开更多
关键词 配电网重构 分布式电源 二进制量子粒子 遗传算法
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基于二进制量子粒子群的含电动汽车主动配电网多目标重构 被引量:10
5
作者 张涛 张东方 王凌云 《电测与仪表》 北大核心 2018年第9期42-47,共6页
电动汽车(EV)在配网中的渗透率不断增加,影响到电网的经济性和稳定性。提出了适用于主动配电网(ADN)多目标重构的二进制量子粒子群算法(BQPSO),建立了有功网损、电压偏移指标(VSI)和开关操作次数的多目标优化数学模型,以确定接入分布式... 电动汽车(EV)在配网中的渗透率不断增加,影响到电网的经济性和稳定性。提出了适用于主动配电网(ADN)多目标重构的二进制量子粒子群算法(BQPSO),建立了有功网损、电压偏移指标(VSI)和开关操作次数的多目标优化数学模型,以确定接入分布式电源(DG)和电动汽车(EV)后系统的最佳重构方案,并在修改后的IEEE33节点配电系统中进行计算,通过与不同的算法进行对比,验证了文中方法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 分布式电源 电动汽车 二进制量子粒子 主动配电网重构 多目标优化
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改进二进制量子粒子群算法在蛋白质折叠中的应用 被引量:2
6
作者 赵晶 孙俊 须文波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第9期3381-3383,共3页
为了改善已有二维HP模型蛋白质折叠算法容易陷入局部最优、找不到理论最低能量构象的缺点,提出一种基于变异算子的改进二进制量子粒子群算法。采用二进制编码蛋白质序列,提出变异策略,并采用惩罚因子避免出现蛋白质重叠,最后将该算法应... 为了改善已有二维HP模型蛋白质折叠算法容易陷入局部最优、找不到理论最低能量构象的缺点,提出一种基于变异算子的改进二进制量子粒子群算法。采用二进制编码蛋白质序列,提出变异策略,并采用惩罚因子避免出现蛋白质重叠,最后将该算法应用于蛋白质序列进行测试。测试结果表明,改进算法能够找到更优的结果,算法具有一定的实用性和有效性。 展开更多
关键词 量子粒子算法 二进制 变异 蛋白质折叠 二维HP模型 蛋白质序列
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基于量子行为粒子群算法的舱室噪声监测点优化布置
7
作者 郭强 时胜国 何辉辉 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1488-1496,共9页
针对舱室噪声在线监测及声场预报问题,本文提出了一种基于量子行为粒子群算法的舱室内部声监测点优化布置方法。根据研究频段范围确定所需声腔模态阶数,计算全部备选监测点位置处各阶声腔模态的声场分布,采用模态置信矩阵作为目标函数,... 针对舱室噪声在线监测及声场预报问题,本文提出了一种基于量子行为粒子群算法的舱室内部声监测点优化布置方法。根据研究频段范围确定所需声腔模态阶数,计算全部备选监测点位置处各阶声腔模态的声场分布,采用模态置信矩阵作为目标函数,基于量子行为粒子群算法对监测点位置进行优化,获得优化布置方案。从声腔模态采样的正交性及内外声场响应的角度与其他测点布置方案进行了性能比较。研究表明:本文方法优化得到的测点布置方案采集声腔模态信息更全面,可有效提升舱室内声场的重建精度和基于舱室内声场监测的水下辐射噪声预报精度。 展开更多
关键词 测点优化布置 舱室噪声在线监测 量子行为粒子算法 声腔模态 模态置信矩阵 水下辐射噪声预报 声场预报 声激励
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二进制量子粒子群优化算法及其在化工过程故障诊断中的应用 被引量:1
8
作者 王灵 俞金寿 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期692-696,共5页
针对实际化工生产过程中故障数据缺乏,采用适合小样本问题的支持向量机(SVM)对化工过程稳态故障进行诊断。为了保证在线故障诊断的实时性,消除高维监控数据以及系统噪声对故障诊断的干扰,提出了一种新的基于二进制量子粒子群优化(BQPSO... 针对实际化工生产过程中故障数据缺乏,采用适合小样本问题的支持向量机(SVM)对化工过程稳态故障进行诊断。为了保证在线故障诊断的实时性,消除高维监控数据以及系统噪声对故障诊断的干扰,提出了一种新的基于二进制量子粒子群优化(BQPSO)算法和SVM的故障特征选择方法。仿真实验表明:BQPSO算法具有良好的全局搜索能力,能够快速、准确地搜索到故障特征变量;而基于特征选择的SVM故障诊断方法能可靠地实现对复杂化工过程的在线故障诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 特征选择 二进制量子粒子 量子算法 支持向量机
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具有量子行为的粒子群优化算法的参数选择 被引量:19
9
作者 康燕 孙俊 须文波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第23期40-42,共3页
Sun等人从量子力学的角度提出了具有量子行为的粒子群优化算法,它在搜索能力上优于传统的PSO算法,自适应参数的数目也比之较少。集中讨论了应用QPSO如何选择自适应参数的问题。介绍了QPSO算法,给出了随机模拟的实验结果,从而看到了参数... Sun等人从量子力学的角度提出了具有量子行为的粒子群优化算法,它在搜索能力上优于传统的PSO算法,自适应参数的数目也比之较少。集中讨论了应用QPSO如何选择自适应参数的问题。介绍了QPSO算法,给出了随机模拟的实验结果,从而看到了参数值的选择如何影响粒子在QPSO中的收敛。最后,介绍了两种自适应参数控制方法和标准测试函数的实验结果。 展开更多
关键词 优化 进化计算 粒子 量子行为
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一种求解多峰函数优化问题的量子行为粒子群算法 被引量:15
10
作者 赵吉 孙俊 须文波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第12期2956-2960,共5页
介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此,在QPSO中引进一种物种形成策略,该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜... 介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此,在QPSO中引进一种物种形成策略,该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜索,从而保证每个峰值都有同等机会被找到,因此该方法具有良好的局部寻优特性。将基于物种形成的QPSO算法与粒子群算法(PSO)对多峰优化问题的结果进行比较。对几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明,基于物种形成的QPSO算法可以尽可能多地找到峰值点,峰值收敛性能优于PSO。 展开更多
关键词 量子行为粒子算法 粒子算法 物种形成策略 多峰寻优
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具有量子行为的粒子群优化算法的改进 被引量:8
11
作者 靳雁霞 韩燮 周汉昌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第35期41-43,55,共4页
为改善基本粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度、计算精度,基于标准PSO算法和量子理论基础之上,提出一种改进的基于量子行为的PSO算法—WbQPSO算法。新算法中,采用全同粒子系更新位置,并引入混沌思想,对每个粒子进行混沌搜索,另外通... 为改善基本粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度、计算精度,基于标准PSO算法和量子理论基础之上,提出一种改进的基于量子行为的PSO算法—WbQPSO算法。新算法中,采用全同粒子系更新位置,并引入混沌思想,对每个粒子进行混沌搜索,另外通过在Mbesti中加入权重系数,试图改善粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度以及计算精度。对经典函数的测试计算表明:改进算法的性能优于经典的PSO算法,基于量子行为的PSO算法。 展开更多
关键词 基于量子行为粒子优化算法QPSO算法 量子行为 混沌思想 权重系数 全同粒子
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一种改进量子行为粒子群优化算法的移动机器人路径规划 被引量:16
12
作者 刘洁 赵海芳 周德廉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第B11期123-128,共6页
为实现移动机器人最优路径规划,提出了一种改进量子行为粒子群的优化算法(LTQPSO)。针对粒子群算法存在过早收敛的问题,利用个体粒子进化速度与群体离散度来动态调整惯性权重,使惯性权重具有自适应性与控制性,从而避免过早收敛;同时将... 为实现移动机器人最优路径规划,提出了一种改进量子行为粒子群的优化算法(LTQPSO)。针对粒子群算法存在过早收敛的问题,利用个体粒子进化速度与群体离散度来动态调整惯性权重,使惯性权重具有自适应性与控制性,从而避免过早收敛;同时将自然选择方法引入传统位置更新公式中,以保持种群的多样性,加强LTQPSO算法的全局搜索能力,加快算法的收敛速度;将改进后的LTQPSO算法应用于移动机器人路径规划中;最后通过理论仿真与移动机器人平台实验验证了该方法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 路径规划 混合量子行为粒子优化算法 移动机器人 优化算法
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海洋环境下基于量子行为粒子群优化的时间最短路径规划方法 被引量:18
13
作者 冯炜 张静远 +1 位作者 王众 王新鹏 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2017年第6期72-77,共6页
针对海洋环境下无人水下潜航器(UUV)的时间最短路径规划问题,提出了一种基于量子行为粒子群优化(QPSO)的路径规划方法,由此建立了海流模型、障碍物模型,并推导了衡量航行时间的代价函数。在两种不同案例下,对所提方法和基于粒子群优化(P... 针对海洋环境下无人水下潜航器(UUV)的时间最短路径规划问题,提出了一种基于量子行为粒子群优化(QPSO)的路径规划方法,由此建立了海流模型、障碍物模型,并推导了衡量航行时间的代价函数。在两种不同案例下,对所提方法和基于粒子群优化(PSO)的方法进行仿真比较,结果表明:所提方法具有更强的鲁棒性,能够为UUV规划出一条时间更短的安全路径。 展开更多
关键词 UUV 量子行为粒子 路径规划 海流
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基于量子行为粒子群优化算法-混沌神经网络的电力系统负荷预测 被引量:5
14
作者 王冰山 周步祥 +1 位作者 肖贤 林楠 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2014年第6期7-12,共6页
提出了一种基于量子行为粒子群优化算法和混沌神经网络相结合的电力系统负荷预测方法。根据粒子群的量子行为特征,采用全同粒子系更新粒子的位置,改善传统的粒子群算法精度低、易发散、收敛速度慢等缺点。利用粒子群优化算法优化出混沌... 提出了一种基于量子行为粒子群优化算法和混沌神经网络相结合的电力系统负荷预测方法。根据粒子群的量子行为特征,采用全同粒子系更新粒子的位置,改善传统的粒子群算法精度低、易发散、收敛速度慢等缺点。利用粒子群优化算法优化出混沌神经网络的权值和阈值,克服混沌神经网络参数确定难度大、速度慢的缺点。然后利用得到的权值和阈值,通过改进粒子群优化算法-混沌神经网络模型,得到预测日的相应时刻负荷值。最后通过实际应用,证明该方法有较高的预测精度和较好的准确性,具备一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 量子行为 粒子 全同粒子 混沌神经网络 负荷预测
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量子行为粒子群优化算法的布局问题研究 被引量:12
15
作者 黄建江 须文波 +1 位作者 孙俊 董洪伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第12期3015-3018,共4页
基于多边形扫描转换的启发式底左(HBL)算法,将量子行为的粒子群算法(QPSO)应用于布局问题——二维不规则多边形优化排样,给出了该问题的粒子构造方法及其布局优化过程。通过与模拟退火遗传算法(SAGA)进行布局优化比较,验证了该算法求解... 基于多边形扫描转换的启发式底左(HBL)算法,将量子行为的粒子群算法(QPSO)应用于布局问题——二维不规则多边形优化排样,给出了该问题的粒子构造方法及其布局优化过程。通过与模拟退火遗传算法(SAGA)进行布局优化比较,验证了该算法求解布局优化问题的有效性。 展开更多
关键词 量子行为粒子算法 布局优化 二维不规则多边形 模拟退火遗传算法 启发式底左算法
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一种量子行为粒子群优化动态聚类算法 被引量:4
16
作者 陈伟 陈璟 +1 位作者 孙俊 须文波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第7期2432-2435,共4页
为了改善量子行为粒子群优化算法的收敛性能,避免粒子早熟问题,提出了一种基于完全学习策略的量子行为粒子群优化算法。由此设计了一种新的数据聚类算法,新的聚类算法通过特殊的粒子编码方式在聚类过程中能够自动确定最佳的聚类数目。... 为了改善量子行为粒子群优化算法的收敛性能,避免粒子早熟问题,提出了一种基于完全学习策略的量子行为粒子群优化算法。由此设计了一种新的数据聚类算法,新的聚类算法通过特殊的粒子编码方式在聚类过程中能够自动确定最佳的聚类数目。在五个测试数据集上与其他两种动态聚类算法进行聚类实验比较,实验结果表明,基于完全学习策略的量子行为粒子群优化动态聚类算法能够获得较好的聚类结果,有着良好的应用前景。 展开更多
关键词 粒子优化 量子行为 完全学习策略 动态聚类
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基于量子行为粒子群优化–人工神经网络的电能质量扰动识别 被引量:21
17
作者 杨耿煌 温渤婴 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期123-129,共7页
提出一种基于量子行为粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的改进算法,用于优化人工神经网络(artificial neural network,ANN),实现电能质量(power quality,PQ)扰动识别。采用2个神经子网络,分别用于事件型... 提出一种基于量子行为粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的改进算法,用于优化人工神经网络(artificial neural network,ANN),实现电能质量(power quality,PQ)扰动识别。采用2个神经子网络,分别用于事件型和变化型PQ扰动识别。PQ扰动信号的特征量通过信号的投影分析、动态测度计算、分形技术获取,作为2个子网络的输入量。改进的QPSO算法主要增加了学习因子、粒子聚集度和进化速度等参数,改进了QPSO算法的参数迭代更新过程,从而优化了神经子网络的训练结果。6种典型现场采集的PQ扰动数据识别结果表明,与加入动量因子的前馈式神经网络的训练方法相比,该算法具有更好的收敛性和稳定性。 展开更多
关键词 电能质量 量子行为粒子优化 人工神经网络 神经网络训练
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基于Nelder-Mead单纯形法的改进量子行为粒子群算法 被引量:10
18
作者 郑伟博 张纪会 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期97-104,共8页
针对PSO算法搜索精度较低,并且在复杂多模态函数优化中,容易陷入局部极值的问题,提出了一种改进的量子行为粒子群优化算法。研究了该算法的基本原理、给出了算法流程并采用正交试验的方式获得了一套通用性较强的算法参数。并以CEC’13... 针对PSO算法搜索精度较低,并且在复杂多模态函数优化中,容易陷入局部极值的问题,提出了一种改进的量子行为粒子群优化算法。研究了该算法的基本原理、给出了算法流程并采用正交试验的方式获得了一套通用性较强的算法参数。并以CEC’13的28个测试函数作为测试集,采用Wilcoxon符号秩检验将NM-QPSO算法分别与PSO算法和QPSO算法的误差进行比较试验。试验表明:NM-QPSO算法在统计意义上优于传统的PSO算法和QPSO算法,并且在高维函数优化中,具有显著优势。 展开更多
关键词 体智能 粒子优化算法 量子行为粒子优化算法 Nelder Mead单纯形法
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具有学习行为的协同量子粒子群算法 被引量:3
19
作者 董虎胜 陆萍 龚声蓉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第9期2588-2591,共4页
提出了一种具有学习行为的协同量子粒子群算法(LCQPSO)。针对量子粒子群(QPSO)存在的早熟收敛问题,从两方面对其进行改进:引入多子群协同搜索策略提高种群的全局搜索能力,使其在进化后期依然保持多样性;赋予粒子学习行为,提高种群的局... 提出了一种具有学习行为的协同量子粒子群算法(LCQPSO)。针对量子粒子群(QPSO)存在的早熟收敛问题,从两方面对其进行改进:引入多子群协同搜索策略提高种群的全局搜索能力,使其在进化后期依然保持多样性;赋予粒子学习行为,提高种群的局部搜索能力。实验中对LCQPSO算法的子群规模与学习概率参数进行了分析,并利用标准测试函数对LCQPSO与PSO、QPSO等算法进行了比较测试,结果表明LCQPSO算法具有更优秀的收敛速度与精度,且能够有效地避免陷入局部极值。 展开更多
关键词 量子粒子 协同进化 学习行为 收敛
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量子行为粒子群优化算法在几何约束问题上的应用 被引量:2
20
作者 曹春红 唐川 +1 位作者 赵大哲 张斌 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1229-1232,共4页
几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题,同时也可以将几何约束问题转化为一个优化问题来求解.受经典粒子群优化算法和量子动力学启发,提出一种新的算法——量子行为粒子群优化算法(QPSO)来求解几何约束问题.在QPSO模型里,粒子的... 几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题,同时也可以将几何约束问题转化为一个优化问题来求解.受经典粒子群优化算法和量子动力学启发,提出一种新的算法——量子行为粒子群优化算法(QPSO)来求解几何约束问题.在QPSO模型里,粒子的状态不再通过位置和速度来决定,而是通过一个波函数来确定.这种算法的主要优点就是可以在感兴趣的问题上保持种群的多样性.实验结果表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性. 展开更多
关键词 几何约束求解 粒子优化算法 量子行为粒子优化算法 波函数
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