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

1

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 混合量子行为粒子群优化算法 移动机器人 优化算法

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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

2

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 量子行为粒子群优化 人工神经网络 神经网络训练

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基于改进的多目标量子行为粒子群优化算法的多无人机协同任务分配 被引量：11

3

作者 施展 陈庆伟 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期945-951,共7页

为在给定的时间内以最小代价和最大效益完成任务,建立了多无人机协同任务分配问题的多目标优化模型。采用改进的多目标量子行为粒子群优化算法求解最优任务分配方案,定义了一种从所求候选方案中选取最优分配方案的自主选择准则。对比分... 为在给定的时间内以最小代价和最大效益完成任务,建立了多无人机协同任务分配问题的多目标优化模型。采用改进的多目标量子行为粒子群优化算法求解最优任务分配方案,定义了一种从所求候选方案中选取最优分配方案的自主选择准则。对比分析多目标粒子群优化、多目标进化算法和该文算法所求的最优分配方案。仿真结果表明该文算法能够较快地求解问题,而且所求最优任务分配方案的性能优于其它三种算法。 展开更多

关键词 多无人机 多目标优化 量子行为粒子群优化 任务分配 自主选择

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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

4

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 粒子群优化算法 量子行为粒子群优化算法 波函数 种群

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基于量子行为粒子群优化算法的定位技术研究 被引量：8

5

作者 赵吉 纪志成 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2012年第5期58-61,共4页

针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题,阐述了WSNs的分布迭代式定位方法研究。这种方法将每次迭代后定位的节点作为其余未知节点的参考节点.同时将基于测距定位问题看成一个多维优化问题,并提出利用具有快速收敛能力的量子行为粒子群优... 针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题,阐述了WSNs的分布迭代式定位方法研究。这种方法将每次迭代后定位的节点作为其余未知节点的参考节点.同时将基于测距定位问题看成一个多维优化问题,并提出利用具有快速收敛能力的量子行为粒子群优化(QPSO)算法进行求解。最后将仿真实验结果与粒子群优化(PSO)算法进行比较,表明QPSO算法在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性。 展开更多

关键词 量子行为粒子群优化算法 粒子群优化算法 定位 无线传感器网络 分布迭代式

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基于演化搜索信息的量子行为粒子群优化算法 被引量：6

6

作者 赵吉 程成 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第9期41-46,126,共7页

针对量子行为粒子群优化算法可能过早收敛而陷入局部最优的问题,提出了基于演化搜索信息的非重复访问量子行为粒子群优化算法(Non-revisited QPSO,NrQPSO)。该算法将演化搜索信息记录方案和标准QPSO算法结合起来,确保所有更新的粒子位... 针对量子行为粒子群优化算法可能过早收敛而陷入局部最优的问题,提出了基于演化搜索信息的非重复访问量子行为粒子群优化算法(Non-revisited QPSO,NrQPSO)。该算法将演化搜索信息记录方案和标准QPSO算法结合起来,确保所有更新的粒子位置都是未被重复访问的,并通过变异操作增加粒子的多样性。演化搜索信息记录方案利用二维空间分割树(BSP)将连续搜索空间划分为不同的重叠子区域,并且将子区域作为粒子变异范围,使得相应的变异操作是一种无参数的自适应变异。对比其他传统算法,通过对八个标准测试函数的实验结果表明,NrQPSO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 演化搜索信息 二维空间分割 非重复访问

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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

7

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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基于量子行为粒子群优化算法的电压暂降状态估计 被引量：3

8

作者 刘怡君 杨洪耕 +1 位作者 王佳兴 王泽 《电测与仪表》 北大核心 2015年第19期1-6,共6页

文中提出了一种将传统的故障位置法和状态估计法相结合的电压暂降状态估计新方法。将仅利用历史故障数据的故障位置法和仅利用现有有限监控数据的状态估计法相结合,得到电压暂降状态方程,并利用量子行为粒子群算法(QPSO)得到优化问题的... 文中提出了一种将传统的故障位置法和状态估计法相结合的电压暂降状态估计新方法。将仅利用历史故障数据的故障位置法和仅利用现有有限监控数据的状态估计法相结合,得到电压暂降状态方程,并利用量子行为粒子群算法(QPSO)得到优化问题的最优解。对比遗传算法等传统优化算法,QPSO能保证全局收敛,且控制参数更少,随机性更强,则找寻最优解效率更高。该方法已在IEEE24标准节点系统上进行仿真计算,并与遗传算法对比,结果验证了本文方法的准确性和可靠性。此方法适用于任何规模电网发生对称故障和不对称故障时的电压暂降状态估计。 展开更多

关键词 电能质量 电压暂降状态估计 故障位置法 量子行为粒子群优化 遗传算法

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基于多样性变异的量子行为粒子群优化算法 被引量：2

9

作者 龙海侠 马生全 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第6期2064-2066,2101,共4页

为了克服量子行为的粒子群优化(QPSO)算法存在早熟收敛的缺点,提出了一种改进的QPSO算法,在QPSO算法中加入多样性变异算法、设置多样性函数,当多样性较少时,执行变异操作;扩大了种群搜索过程中的搜索范围,避免了种群多样性不断下降。典... 为了克服量子行为的粒子群优化(QPSO)算法存在早熟收敛的缺点,提出了一种改进的QPSO算法,在QPSO算法中加入多样性变异算法、设置多样性函数,当多样性较少时,执行变异操作;扩大了种群搜索过程中的搜索范围,避免了种群多样性不断下降。典型标准函数优化的仿真结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力。 展开更多

关键词 量子行为的粒子群优化算法 多样性变异 多样性函数 标准函数

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双层规划的改进混合布谷鸟搜索量子行为粒子群优化算法 被引量：5

10

作者 曾明华 全轲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第7期1908-1912,共5页

为解决粒子群优化(PSO)算法求解双层规划问题时易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于模拟退火(SA)Metropolis准则的改进混合布谷鸟搜索量子行为粒子群优化(ICSQPSO)算法。首先,该混合算法引入SA算法中的Metropolis准则,在求解过程中... 为解决粒子群优化(PSO)算法求解双层规划问题时易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于模拟退火(SA)Metropolis准则的改进混合布谷鸟搜索量子行为粒子群优化(ICSQPSO)算法。首先,该混合算法引入SA算法中的Metropolis准则,在求解过程中既能接受好解也能以一定的概率接受坏解,增强全局寻优能力;接着,为布谷鸟搜索算法设计一种改进动态步长Lévy飞行,以保持粒子群在优化过程中较高的多样性,保证搜索广度;最后,利用布谷鸟搜索算法中的偏好随机游走机制帮助粒子跳出局部最优解。通过对13个涵盖非线性规划、分式规划、多个下层规划的双层规划实例的数值实验,结果表明:ICSQPSO算法所得12个双层规划的目标函数最优值显著优于对比算法,只有1例的结果稍差,并且有半数实例的结果优于对比算法50%。由此可见,ICSQPSO算法对双层规划的寻优能力明显优于对比算法。 展开更多

关键词 双层规划 量子行为粒子群优化算法 模拟退火 布谷鸟搜索 Lévy飞行

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变分布的量子行为粒子群优化算法求解工程约束优化问题 被引量：4

11

作者 施晓倩 陈祺东 +1 位作者 孙俊 冒钟杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第5期1382-1388,共7页

针对工程形状设计领域中带有多个约束条件的非线性设计优化问题,提出了一种自适应的基于高斯分布的量子行为粒子群优化(AG-QPSO)算法。通过自适应地调整高斯分布,AG-QPSO算法能够在搜索的初始阶段有很强的全局搜索能力,随着搜索过程的进... 针对工程形状设计领域中带有多个约束条件的非线性设计优化问题,提出了一种自适应的基于高斯分布的量子行为粒子群优化(AG-QPSO)算法。通过自适应地调整高斯分布,AG-QPSO算法能够在搜索的初始阶段有很强的全局搜索能力,随着搜索过程的进行,算法的局部搜索能力逐渐增强,从而满足了算法在搜索过程不同阶段的需要。为了验证算法的有效性,在压力容器和张弦设计问题这两个工程约束优化问题上进行50轮独立实验。实验结果表明,在满足所有约束条件的情况下,AG-QPSO算法在压力容器设计问题上取得了5890.9315的平均解和5885.3328的最优解,在张弦设计问题上取得了0.01096的平均解和0.01096的最优解,远优于标准粒子群优化(PSO)算法、具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法和高斯量子行为粒子群(G-QPSO)算法等现有的算法的结果,同时AG-QPSO算法取得的结果的方差较小,说明该算法具有很好的鲁棒性。 展开更多

关键词 量子行为粒子群优化算法 高斯概率分布 工程约束优化问题 非线性优化

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基于量子行为粒子群优化的软件可靠性模型参数估计

12

作者 陈晓 江建慧 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期479-485,共7页

研究了准确估计软件可靠性模型参数这一难题,在分析现有软件可靠性模型参数估计方法的基础上,提出了一种基于量子行为粒子群优化(QPSO)算法的软件可靠性模型参数估计方法。针对该方法,选取了7个数据样本和三个软件可靠性模型(G-O模型、... 研究了准确估计软件可靠性模型参数这一难题,在分析现有软件可靠性模型参数估计方法的基础上,提出了一种基于量子行为粒子群优化(QPSO)算法的软件可靠性模型参数估计方法。针对该方法,选取了7个数据样本和三个软件可靠性模型(G-O模型、M-O模型和Weibull模型)进行了仿真实验,并且与粒子群算法、蚁群算法仿真实验进行对比。实验结果表明,基于QPSO算法的软件可靠性模型参数估计方法与粒子群算法、蚁群算法相比,求解精度高,误差较小,模型适应性强。 展开更多

关键词 量子行为粒子群优化(QPSO) 软件可靠性模型 参数估计

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一种基于混合量子行为粒子群优化算法的图像配准方法 被引量：1

13

作者 谢振平 孙俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第10期3972-3975,共4页

针对多模医学图像配准的高精度要求,以最大化互信息图像配准方法为基础,提出了一种基于混合量子行为的粒子群优化(HQPSO)算法的多模医学图像配准新方法。实验结果表明,在多模医学图像配准应用中,新算法的实际性能不仅优于传统的Powell... 针对多模医学图像配准的高精度要求,以最大化互信息图像配准方法为基础,提出了一种基于混合量子行为的粒子群优化(HQPSO)算法的多模医学图像配准新方法。实验结果表明,在多模医学图像配准应用中,新算法的实际性能不仅优于传统的Powell算法和PSO算法,也比QPSO算法有一定的优势。上述结论为医疗图像诊断分析提供了一种新的有效方法。 展开更多

关键词 图像配准 互信息 量子行为的粒子群优化(QPSO)算法 Powell法 混合算法

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应用量子行为粒子群优化算法的文本对抗 被引量：3

14

作者 徐尹翔 陈祺东 孙俊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第9期175-180,共6页

文本对抗攻击能够极大地弱化深度神经网络在自然语言处理任务中的判别能力,对抗攻击方法的研究是提升深度神经网络鲁棒性的重要方法。现有的词级别文本对抗方法在搜索对抗样本时不够有效,搜索到的往往不是最理想的样本。针对这一缺陷,... 文本对抗攻击能够极大地弱化深度神经网络在自然语言处理任务中的判别能力,对抗攻击方法的研究是提升深度神经网络鲁棒性的重要方法。现有的词级别文本对抗方法在搜索对抗样本时不够有效,搜索到的往往不是最理想的样本。针对这一缺陷,提出了基于改进的量子行为粒子群优化算法的文本对抗方法。通过对量子行为粒子群优化算法进行离散化的适应性改动,更有效地搜索出高质量的对抗样本。实验结果表明,提出的方法在多个数据集上取得了更高的攻击成功率,同时保持了更低的改动率,人工评测则表明提出的方法生成的对抗样本相比于其他对抗样本能够更多地保留语法和语义的正确性。 展开更多

关键词 文本对抗攻击 量子行为粒子群优化算法 自然语言处理

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应用于武器-目标分配问题的量子行为粒子群优化算法 被引量：1

15

作者 李欣然 靳雁霞 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第12期306-308,317,共4页

武器-目标分配(WTA)问题是现代战争中一个十分重要的问题。以分配武器迎击全部目标的失败概率最小为目标,构建武器-目标分配问题模型;针对已有算法求解这类问题存在的早熟收敛、优化效率较低的缺点,提出一种惯性权重自适应调整的量子行... 武器-目标分配(WTA)问题是现代战争中一个十分重要的问题。以分配武器迎击全部目标的失败概率最小为目标,构建武器-目标分配问题模型;针对已有算法求解这类问题存在的早熟收敛、优化效率较低的缺点,提出一种惯性权重自适应调整的量子行为粒子群优化算法。首先引入聚焦距离变化率的概念,将惯性权重因子表示为关于聚焦距离变化率的函数,从而使算法具有动态自适应性;同时在算法中嵌入一种判断和避免搜索早熟和停滞的有效方法。优化实例的结果分析表明,该算法能有效地解决武器-目标分配问题。 展开更多

关键词 基于量子行为的粒子群优化算法(QPSO) 惯性权重 聚焦距离变化率 变异 武器-目标分配(WTA)

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基于多轮升维策略与改进量子行为粒子群优化算法的热导率函数估计方法 被引量：1

16

作者 席振翔 于帆 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期670-676,共7页

将改进的量子行为粒子群优化算法应用于材料热导率函数估计问题中,并提出了一种多轮升维策略对算法的搜索过程进行优化,形成了一种鲁棒性强且高效的反演方法。通过数值实验测试了该方法在测量误差以及系统误差下的表现,并对不同粒子群... 将改进的量子行为粒子群优化算法应用于材料热导率函数估计问题中,并提出了一种多轮升维策略对算法的搜索过程进行优化,形成了一种鲁棒性强且高效的反演方法。通过数值实验测试了该方法在测量误差以及系统误差下的表现,并对不同粒子群优化算法的性能进行了比较研究。结果表明,采用的反演方法能够在较大的搜索范围与反演维度下稳定收敛,对测量误差的敏感度较低;提出的多轮升维策略能够使各类粒子群优化算法在热导率函数估计问题中的搜索效率得到提升。 展开更多

关键词 热导率函数估计 反演方法 改进的量子行为粒子群优化算法 多轮升维策略 搜索效率提升

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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

17

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 基于量子行为的粒子群优化算法QPSO算法 量子行为 混沌思想 权重系数 全同粒子系

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混沌映射的多种群量子粒子群优化算法 被引量：7

18

作者 逄珊 杨欣毅 张小峰 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第33期56-62,共7页

针对量子粒子群优化算法存在早熟收敛的问题,提出一种基于Logistics混沌映射变异的多种群量子粒子群优化算法(CMQPSO),采用分段Logistics混沌映射生成初始粒子群,根据适应度值将群体分为顶层和底层种群。顶层出现聚集时才进行高斯扰动,... 针对量子粒子群优化算法存在早熟收敛的问题,提出一种基于Logistics混沌映射变异的多种群量子粒子群优化算法(CMQPSO),采用分段Logistics混沌映射生成初始粒子群,根据适应度值将群体分为顶层和底层种群。顶层出现聚集时才进行高斯扰动,底层种群则按概率通过Logistics混沌变异生成分布更为均匀的粒子,提高种群的多样性,从而较好地平衡了算法的局部和全局搜索能力。对测试函数的计算表明算法较QPSO等其他算法在搜索能力和收敛速度方面有明显改进。分析了算法重要参数停滞阈值Cσ和比例系数S对搜索性能的影响,给出合理的取值范围。 展开更多

关键词 量子行为粒子群优化 分段Logistics映射 变异

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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

19

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 群体智能 粒子群优化算法 量子行为粒子群优化算法 Nelder Mead单纯形法

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一种综合-合作学习的量子粒子群优化算法 被引量：3

20

作者 赵晶 孙俊 须文波 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第6期256-259,共4页

为了改善量子粒子群优化QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)算法的全局收敛能力,在对综合学习策略QPSO算法研究的基础上,引入合作思想,提出综合-合作QPSO算法(CCQPSO)。在提出的算法中,局部吸引子和粒子最优位置的更新... 为了改善量子粒子群优化QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)算法的全局收敛能力,在对综合学习策略QPSO算法研究的基础上,引入合作思想,提出综合-合作QPSO算法(CCQPSO)。在提出的算法中,局部吸引子和粒子最优位置的更新都体现在每一个具体的维度上,避免丢失解向量中最接近最优解的部分维。九个测试函数的仿真实验结果表明,提出的算法能够有效增加群体多样性,改善算法的早熟收敛。 展开更多

关键词 粒子群优化 量子行为粒子群优化 综合学习 合作学习

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