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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
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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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
2
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 量子行为粒子群优化算法 波函数
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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
3
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 粒子优化算法 定位 无线传感器网络 分布迭代式
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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
4
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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具有量子行为粒子群优化算法的并行化研究 被引量:6
5
作者 王小根 奚茂龙 须文波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第11期45-48,共4页
在研究了具有量子行为粒子群算法的基础上,受遗传算法并行化的启发,对具有量子行为的粒子群算法提出并实现了新的并行化策略。针对通信时间过长的问题,提出了改进方法。最后通过benchmark测试函数,将并行化量子粒子优化算法和二进制遗... 在研究了具有量子行为粒子群算法的基础上,受遗传算法并行化的启发,对具有量子行为的粒子群算法提出并实现了新的并行化策略。针对通信时间过长的问题,提出了改进方法。最后通过benchmark测试函数,将并行化量子粒子优化算法和二进制遗传算法、十进制遗传算法、粒子群优化算法的并行化方法进行了仿真比较,并对结果进行了分析。 展开更多
关键词 并行 粒子优化算法 量子
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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
6
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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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
7
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 量子行为粒子优化 任务分配 自主选择
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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
8
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 量子行为粒子优化算法 多样性变异 多样性函数 标准函数
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基于量子行为粒子群优化算法的河道糙率反演 被引量:5
9
作者 张梦泽 刘远洪 +2 位作者 王苓如 王思琪 王文民 《人民黄河》 CAS 北大核心 2015年第2期26-29,共4页
糙率是河道水动力模型的重要参数,在模型中敏感性高,但其在实际工作中难以准确测定。量子行为粒子群算法(QPSO)是粒子群算法的发展,相对于粒子群算法,在全局收敛和收敛率上有很大提高。将量子行为粒子群优化算法与一维河道水动力模型耦... 糙率是河道水动力模型的重要参数,在模型中敏感性高,但其在实际工作中难以准确测定。量子行为粒子群算法(QPSO)是粒子群算法的发展,相对于粒子群算法,在全局收敛和收敛率上有很大提高。将量子行为粒子群优化算法与一维河道水动力模型耦合,建立河道糙率反演模型,并在淮河干流蚌埠到花园咀河段进行了模拟,取得了较好的效果。与其他糙率反演算法相比,该算法具有理论简单、参数少、易于编程实现、通用性强等优点。 展开更多
关键词 河道 水流模拟 量子行为粒子算法 糙率 参数反演
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合作的具有量子行为粒子群优化算法 被引量:2
10
作者 康燕 冯海朋 +1 位作者 须文波 杨燕萍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第4期39-42,112,共5页
通过对具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法深入分析,把协作机制引入到QPSO算法中,提出了协作的具有量子行为的粒子群优化(Cooperative Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)算法... 通过对具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法深入分析,把协作机制引入到QPSO算法中,提出了协作的具有量子行为的粒子群优化(Cooperative Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)算法,并详细阐述了这种算法的主要思想。测试结果表明,这种改进算法能够克服QPSO算法中的不足,增强了粒子群的优化能力。 展开更多
关键词 粒子优化 协作 量子行为
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三元相关性量子行为粒子群优化算法研究 被引量:2
11
作者 吴涛 陈曦 严余松 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期207-214,共8页
为了提高QPSO算法的收敛性能,在对随机因子进行分析的基础上提出了三元相关性QPSO(TC-QPSO,ternary correlation QPSO)算法。该算法使用正态Copula函数建立了粒子对自身经验信息、群体共享信息以及粒子当前位置与群体平均最好位置的距... 为了提高QPSO算法的收敛性能,在对随机因子进行分析的基础上提出了三元相关性QPSO(TC-QPSO,ternary correlation QPSO)算法。该算法使用正态Copula函数建立了粒子对自身经验信息、群体共享信息以及粒子当前位置与群体平均最好位置的距离信息之间的内在认知和联系,并利用Cholesky平方根公式给出了三元相关因子的生成方法。对测试函数的仿真结果证明,当三元相关因子u与r1或r2之间存在负线性相关关系时,TC-QPSO算法可以获得比标准QPSO算法更好的优化性能。 展开更多
关键词 粒子优化 量子粒子优化 量子势阱 正态Copula函数 收敛
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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
12
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
13
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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2元相关性量子行为粒子群优化算法研究 被引量:2
14
作者 吴涛 陈曦 严余松 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期103-110,共8页
针对QPSO(qantum-behaved particle swarm optimization)算法中的信息加工问题,首先对势阱中心公式中的随机因子进行分析,提出了2元相关因子的概念,并使用正态Copula函数建立了粒子对自身经验信息pbest和群体共享信息gbest认知的内在联... 针对QPSO(qantum-behaved particle swarm optimization)算法中的信息加工问题,首先对势阱中心公式中的随机因子进行分析,提出了2元相关因子的概念,并使用正态Copula函数建立了粒子对自身经验信息pbest和群体共享信息gbest认知的内在联系。接着,提出了2元相关性QPSO(binary correlation QPSO,简称BC-QPSO)算法,并通过仿真实验给出相关因子的相关程度与种群多样性的关系。最后对6个测试函数的仿真结果证明,BC-QPSO算法通过选择合适的相关系数ρ的取值,可以获得更好的优化性能。 展开更多
关键词 粒子优化 量子势阱 多样性 收敛
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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 基于量子行为粒子优化算法(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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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
16
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 量子行为粒子优化(QPSO)算法 Powell法 混合算法
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求解矩形包络问题的量子行为粒子群优化算法 被引量:1
17
作者 薛迎春 孙俊 须文波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第9期2068-2070,2073,共4页
介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解矩形包络的方法。矩形包络是将二维不规则形状样片用它们的最佳包络矩形来代替,是服装排料的第一步。实验结果表明量子行为粒子群算法比粒子群算法,遗传算法能更好地解决求二维不规则形状样... 介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解矩形包络的方法。矩形包络是将二维不规则形状样片用它们的最佳包络矩形来代替,是服装排料的第一步。实验结果表明量子行为粒子群算法比粒子群算法,遗传算法能更好地解决求二维不规则形状样片的矩形包络的问题。 展开更多
关键词 矩形包络 量子行为粒子算法 粒子算法 遗传算法
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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
18
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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基于量子行为粒子群优化算法的图像插值方法 被引量:1
19
作者 徐文龙 须文波 孙俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第9期2147-2149,共3页
传统图像插值方法简单,容易实现,但经过插值后的图像会增加一定的虚假内容,导致图像模糊。为提高插值图像的质量和图像的分辨率,提出一种基于量子行为粒子群优化(QPSO)算法的图像插值方法。该方法利用QPSO算法在以传统插值图像为基础形... 传统图像插值方法简单,容易实现,但经过插值后的图像会增加一定的虚假内容,导致图像模糊。为提高插值图像的质量和图像的分辨率,提出一种基于量子行为粒子群优化(QPSO)算法的图像插值方法。该方法利用QPSO算法在以传统插值图像为基础形成的解空间中,寻找符合目标函数的最优高分辨率图像。实验证明,该方法实用、可行,且能得到质量较好的插值图像。 展开更多
关键词 图像插值 粒子优化 量子行为
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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
20
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 量子行为粒子优化 演化搜索信息 二维空间分割 非重复访问
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