期刊文献+
共找到243篇文章
< 1 2 13 >
每页显示 20 50 100
Multiobjective optimal dispatch of microgrid based on analytic hierarchy process and quantum particle swarm optimization 被引量:7
1
作者 Yuxin Zhao Xiaotong Song +1 位作者 Fei Wang Dawei Cui 《Global Energy Interconnection》 CAS 2020年第6期562-570,共9页
Owing to the rapid development of microgrids(MGs)and growing applications of renewable energy resources,multiobjective optimal dispatch of MGs need to be studied in detail.In this study,a multiobjective optimal dispat... Owing to the rapid development of microgrids(MGs)and growing applications of renewable energy resources,multiobjective optimal dispatch of MGs need to be studied in detail.In this study,a multiobjective optimal dispatch model is developed for a standalone MG composed of wind turbines,photovoltaics,diesel engine unit,load,and battery energy storage system.The economic cost,environmental concerns,and power supply consistency are expressed via subobjectives with varying priorities.Then,the analytic hierarchy process algorithm is employed to reasonably specify the weight coefficients of the subobjectives.The quantum particle swarm optimization algorithm is thereafter employed as a solution to achieve optimal dispatch of the MG.Finally,the validity of the proposed model and solution methodology are con firmed by case studies.This study provides refere nee for mathematical model of multiojective optimizati on of MG and can be widely used in current research field. 展开更多
关键词 Analytic hierarchy process(AHP) quantum particle swarm optimization(qpso) Multiobjective optimal dispatch Microgrid.
在线阅读 下载PDF
Parameters estimation online for Lorenz system by a novel quantum-behaved particle swarm optimization 被引量:1
2
作者 高飞 李卓球 童恒庆 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2008年第4期1196-1201,共6页
This paper proposes a novel quantum-behaved particle swarm optimization (NQPSO) for the estimation of chaos' unknown parameters by transforming them into nonlinear functions' optimization. By means of the techniqu... This paper proposes a novel quantum-behaved particle swarm optimization (NQPSO) for the estimation of chaos' unknown parameters by transforming them into nonlinear functions' optimization. By means of the techniques in the following three aspects: contracting the searching space self-adaptively; boundaries restriction strategy; substituting the particles' convex combination for their centre of mass, this paper achieves a quite effective search mechanism with fine equilibrium between exploitation and exploration. Details of applying the proposed method and other methods into Lorenz systems are given, and experiments done show that NQPSO has better adaptability, dependability and robustness. It is a successful approach in unknown parameter estimation online especially in the cases with white noises. 展开更多
关键词 parameter estimation online chaos system quantum particle swarm optimization
在线阅读 下载PDF
基于QPSO-LSTM模型的电离层TEC预测
3
作者 郭文韬 孙希延 +1 位作者 纪元法 贾茜子 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期772-781,共10页
针对单一LSTM模型的电离层TEC短期预报存在参数调整和性能优化困难导致预测精度低的问题,结合量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)和LSTM模型,通过量子粒子群算法自适应确定最优解,优化LSTM模型的参数配置,并利... 针对单一LSTM模型的电离层TEC短期预报存在参数调整和性能优化困难导致预测精度低的问题,结合量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)和LSTM模型,通过量子粒子群算法自适应确定最优解,优化LSTM模型的参数配置,并利用该模型预测2014年和2018年共三个时段的低、中、高纬度提前5 d的电离层TEC,对地磁活动的平静期和扰动期的电离层TEC预测精度进行实验分析.结果表明,经过QPSO优化的LSTM模型对TEC进行连续5 d预测时,相对于单一LSTM模型,QPSO-LSTM模型在太阳活动低年均方根误差最多降低了0.34 TECU,而相对精度最多提高了2.68%,而在太阳活动高年,低纬度地区均方根误差最多下降了0.68 TECU,而相对精度在高纬度地区最多提高了2.36%.从不同的角度对比分析发现,QPSOLSTM模型的预测精度均优于单一LSTM模型. 展开更多
关键词 LSTM 量子粒子群算法 地磁活动 预测精度
在线阅读 下载PDF
Quantum control based on three forms of Lyapunov functions
4
作者 俞国慧 杨洪礼 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第4期216-222,共7页
This paper introduces the quantum control of Lyapunov functions based on the state distance, the mean of imaginary quantities and state errors.In this paper, the specific control laws under the three forms are given.S... This paper introduces the quantum control of Lyapunov functions based on the state distance, the mean of imaginary quantities and state errors.In this paper, the specific control laws under the three forms are given.Stability is analyzed by the La Salle invariance principle and the numerical simulation is carried out in a 2D test system.The calculation process for the Lyapunov function is based on a combination of the average of virtual mechanical quantities, the particle swarm algorithm and a simulated annealing algorithm.Finally, a unified form of the control laws under the three forms is given. 展开更多
关键词 quantum system Lyapunov function particle swarm optimization simulated annealing algorithms quantum control
在线阅读 下载PDF
Security-Reliability Analysis and Optimization for Cognitive Two-Way Relay Network with Energy Harvesting
5
作者 Luo Yi Zhou Lihua +3 位作者 Dong Jian Sun Yang Xu Jiahui Xi Kaixin 《China Communications》 SCIE CSCD 2024年第11期163-179,共17页
This paper investigates the security and reliability of information transmission within an underlay wiretap energy harvesting cognitive two-way relay network.In the network,energy-constrained secondary network(SN)node... This paper investigates the security and reliability of information transmission within an underlay wiretap energy harvesting cognitive two-way relay network.In the network,energy-constrained secondary network(SN)nodes harvest energy from radio frequency signals of a multi-antenna power beacon.Two SN sources exchange their messages via a SN decode-and-forward relay in the presence of a multiantenna eavesdropper by using a four-phase time division broadcast protocol,and the hardware impairments of SN nodes and eavesdropper are modeled.To alleviate eavesdropping attacks,the artificial noise is applied by SN nodes.The physical layer security performance of SN is analyzed and evaluated by the exact closed-form expressions of outage probability(OP),intercept probability(IP),and OP+IP over quasistatic Rayleigh fading channel.Additionally,due to the complexity of OP+IP expression,a self-adaptive chaotic quantum particle swarm optimization-based resource allocation algorithm is proposed to jointly optimize energy harvesting ratio and power allocation factor,which can achieve security-reliability tradeoff for SN.Extensive simulations demonstrate the correctness of theoretical analysis and the effectiveness of the proposed optimization algorithm. 展开更多
关键词 artificial noise energy harvesting cognitive two-way relay network hardware impairments physical layer security security-reliability tradeoff self-adaptive quantum particle swarm optimization
在线阅读 下载PDF
基于QPSO改进LSTM发动机怠速预测的FPID控制
6
作者 赵晴 潘江如 +1 位作者 董恒祥 郭鸿鑫 《现代电子技术》 北大核心 2024年第8期75-82,共8页
以北京现代伊兰特G4GD发动机为试验台,将电控系统故障作为实验变量,测得规定时间内双传感器组合发生故障时的发动机怠速,并选原车ECU较难控制的6种组合怠速故障进行分析。基于量子粒子群算法(QPSO)对长短时记忆神经网络(LSTM)隐含层节... 以北京现代伊兰特G4GD发动机为试验台,将电控系统故障作为实验变量,测得规定时间内双传感器组合发生故障时的发动机怠速,并选原车ECU较难控制的6种组合怠速故障进行分析。基于量子粒子群算法(QPSO)对长短时记忆神经网络(LSTM)隐含层节点、训练次数与学习率进行寻优预测,将预测结果与多种神经网络进行对比,并通过均方根误差(RMSE)评价指标进行判断。使用Origin数据拟合将预测输出结果进行数值拟合,之后输入Matlab中使用Simulink搭建控制单元模型,由模糊常量-积分-微分(FPID)控制器对输出结果进行怠速控制。结果表明:基于量子粒子群算法改进的长短时记忆神经网络预测效果最好;模糊常量-积分-微分控制器对怠速的控制可有效缩短电子控制单元(ECU)的控制时间,无超调,且可有效调节至规定怠速。 展开更多
关键词 发动机怠速 量子粒子群优化算法 长短时记忆神经网络 模糊PID控制 故障分析 时间序列预测
在线阅读 下载PDF
基于QPSO粒子滤波的航空发动机突变故障诊断 被引量:5
7
作者 黄金泉 陈煜 +1 位作者 周浩文 鲁峰 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期494-500,共7页
针对标准粒子滤波算法对突变故障诊断迟缓的问题,提出了量子行为粒子群优化(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的粒子滤波算法。该算法引入权值偏差系数的概念,当权值偏差系数超出设置的阈值时,认为系统发生故障,并结... 针对标准粒子滤波算法对突变故障诊断迟缓的问题,提出了量子行为粒子群优化(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的粒子滤波算法。该算法引入权值偏差系数的概念,当权值偏差系数超出设置的阈值时,认为系统发生故障,并结合最新的观测值,将量子行为粒子群优化算法融入到粒子的采样过程中,驱使粒子向高似然区域移动,提高粒子群对突变故障的估计性能。仿真结果表明,与标准粒子滤波算法相比,量子行为粒子群优化的粒子滤波算法显著提高了对突变故障的反应速度。 展开更多
关键词 航空发动机 突变故障 气路分析 粒子滤波 量子行为粒子群优化
在线阅读 下载PDF
CQPSO-BP算法在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用 被引量:11
8
作者 程加堂 艾莉 +1 位作者 段志梅 熊燕 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期2112-2116,共5页
为实现风电机组齿轮箱故障模式的有效识别,提出一种基于混沌量子粒子群优化BP神经网络(CQPSOBP)的故障诊断方法。在该算法中,利用混沌序列来初始化粒子的初始角位置,可提高种群的遍历性;通过引入变异操作,避免算法陷入早熟收敛,并依此来... 为实现风电机组齿轮箱故障模式的有效识别,提出一种基于混沌量子粒子群优化BP神经网络(CQPSOBP)的故障诊断方法。在该算法中,利用混沌序列来初始化粒子的初始角位置,可提高种群的遍历性;通过引入变异操作,避免算法陷入早熟收敛,并依此来对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。实例表明,同粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)与BP网络的诊断结果相比,CQPSO-BP算法具有收敛速度快、识别精度高的优点,可有效用于风电机组齿轮箱的故障诊断系统中。 展开更多
关键词 风电机组 齿轮箱 故障诊断 混沌量子粒子群优化算法 BP神经网络
在线阅读 下载PDF
基于QPSO的自适应均衡算法 被引量:3
9
作者 池越 刘剑飞 +1 位作者 陈国鹰 武睿 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2009年第2期116-119,共4页
自适应均衡技术能有效地克服光纤信道的色散和光纤非线性等效应引起的符号间干扰。但传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢、稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制。提出了一种基于QPS... 自适应均衡技术能有效地克服光纤信道的色散和光纤非线性等效应引起的符号间干扰。但传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢、稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制。提出了一种基于QPSO的自适应均衡算法。仿真实验表明,QPSO具有收敛速度快、计算精度高等优点,将其作为自适应均衡器的控制算法可收到很好的均衡效果,优于传统的控制算法。 展开更多
关键词 光纤通信 自适应均衡 自适应算法 量子粒子群优化算法
在线阅读 下载PDF
基于多目标MSQPSO算法的UAVS协同任务分配 被引量:11
10
作者 韩博文 姚佩阳 孙昱 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1856-1863,共8页
针对无人机系统协同作战过程中存在多任务类型时序约束以及单目标优化决策欠佳问题,提出了一种利用多策略融合量子粒子群算法进行多目标优化的解决方法.在建立任务分配模型过程中,考虑不同类型任务的时序约束和多无人机协同约束,并抽象... 针对无人机系统协同作战过程中存在多任务类型时序约束以及单目标优化决策欠佳问题,提出了一种利用多策略融合量子粒子群算法进行多目标优化的解决方法.在建立任务分配模型过程中,考虑不同类型任务的时序约束和多无人机协同约束,并抽象出无人机执行不同类型任务的能力,使模型更加符合实际作战情况.利用佳点集构造理论、变尺度混沌因子、量子变异操作与动态惯性权重对量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)进行改进.最后通过采取多目标优化决策来选取相应的分配方案,仿真结果验证了所提算法的有效性与优越性. 展开更多
关键词 无人机 任务分配 Pareto多目标优化 量子粒子群 多策略融合
在线阅读 下载PDF
QPSO优化BP网络预测烟蚜发生量 被引量:2
11
作者 邱靖 杨毅 +2 位作者 秦西云 李昆林 陈克平 《云南农业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期561-564,共4页
为有效地预测烟蚜发生量,利用BP神经网络理论和方法建立了烟蚜发生量预测模型,并运用QPSO算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,以此确定最优连接权值和阈值。应用该模型以云南省玉溪市红塔区2003—2006年的烟蚜发生量历史数据为训练样本... 为有效地预测烟蚜发生量,利用BP神经网络理论和方法建立了烟蚜发生量预测模型,并运用QPSO算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,以此确定最优连接权值和阈值。应用该模型以云南省玉溪市红塔区2003—2006年的烟蚜发生量历史数据为训练样本,对2007—2009年烟蚜发生量进行预测,其预测精度为99.35%,最小完成时间30 s,平均完成时间34.5 s,运行次数19次,预测效果明显优于其他预测模型。实验表明:该模型比其他预测模型预测结果更有效可行,收敛速度更快,稳定性更强,能解决预测、聚类方面的类似问题,为烟蚜的综合防治提供了理论依据。 展开更多
关键词 BP网络 qpso算法 烟蚜 发生量 预测模型
在线阅读 下载PDF
基于IQPSO-BP算法的煤矿瓦斯涌出量预测 被引量:11
12
作者 程加堂 艾莉 熊燕 《矿业安全与环保》 北大核心 2016年第4期38-41,共4页
针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡... 针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量 预测 改进量子粒子群优化算法 BP神经网络
在线阅读 下载PDF
基于干扰因子的QPSO算法改进 被引量:5
13
作者 徐文龙 孙俊 须文波 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2008年第4期128-130,135,共4页
具有量子行为的粒子群优化算法(Quantum-Behaved Particle Swarm Opti mization,QPSO)是一种新的基于群体智能的优化方法.与粒子群算法(Particle Swarm Opti mization,PSO)相比,QPSO的全局收敛性能更好.但与其他进化算法一样,QPSO仍然... 具有量子行为的粒子群优化算法(Quantum-Behaved Particle Swarm Opti mization,QPSO)是一种新的基于群体智能的优化方法.与粒子群算法(Particle Swarm Opti mization,PSO)相比,QPSO的全局收敛性能更好.但与其他进化算法一样,QPSO仍然不可避免地遇到早熟收敛的问题.因此在QPSO算法的基础上,引入干扰因子以避免算法的早熟现象.实验结果表明,改进后的QPSO算法具有更好的收敛性能. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 干扰因子 早熟 量子行为
在线阅读 下载PDF
RAQPSO算法的云计算资源调度策略 被引量:3
14
作者 赵昱 惠晓滨 +1 位作者 许建虹 钟季龙 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2016年第6期70-75,共6页
在"互联网+"时代,云计算代表了一种新的商业模式,而云系统中用户任务与计算节点的调度问题极大地影响着系统的性能和云竞争力。为此,提出了一种改进的量子粒子群算法——反向自适应量子粒子群算法(RAQPSO),通过对惯性权值参... 在"互联网+"时代,云计算代表了一种新的商业模式,而云系统中用户任务与计算节点的调度问题极大地影响着系统的性能和云竞争力。为此,提出了一种改进的量子粒子群算法——反向自适应量子粒子群算法(RAQPSO),通过对惯性权值参数的调整和加入反向学习算子来提高算法的全局搜索能力,并将其应用于云计算资源调度中,仿真验证了算法的有效性。建立了云计算资源调度问题的模型;采用自适应机制,将适应度函数的变化程度作为惯性权值的更新因子,避免了单纯地根据迭代次数的线性函数来取值,从而使粒子不易陷入局部最优;随后加入粒子反向学习算子,加强了粒子全局搜索能力。实验结果表明,RAQPSO算法大大节约了任务完成时间,并且保持了良好的计算节点负载平衡。 展开更多
关键词 云计算 资源调度 量子粒子群算法 惯性权值 反向学习
在线阅读 下载PDF
一种基于QPSO和WLS-SVM的智能方法 被引量:2
15
作者 池越 夏克文 +1 位作者 陈国鹰 苏昶 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2009年第2期9-14,共6页
提出一种基于量子粒子群优化算法(QPSO)和加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的智能方法,以克服常用方法存在需要较大样本数据量、建模速度较慢差等缺点.方法的具体改进是,将SVM中单一核函数构造成混合核函数,增加自适应权重,采用QPSO算... 提出一种基于量子粒子群优化算法(QPSO)和加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的智能方法,以克服常用方法存在需要较大样本数据量、建模速度较慢差等缺点.方法的具体改进是,将SVM中单一核函数构造成混合核函数,增加自适应权重,采用QPSO算法求解WLS-SVM训练模型中的线性方程组,这样能提高模型的性能.经过典型的二型糖尿病诊断实验,结果表明其建模速度快、诊断准确率高,其效果优于改进BP算法神经网络、LM算法神经网络和单核函数的SVM等方法. 展开更多
关键词 支持向量机 最小二乘支持向量机(LS-SVM) 量子粒子群优化(qpso) 粒子群优化 计算智能
在线阅读 下载PDF
基于QPSO和ICA的图像盲分离方法研究 被引量:2
16
作者 范文兵 邢军阳 +1 位作者 李海涛 代琳娜 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2012年第3期106-109,112,共5页
针对ICA技术中常用的普通梯度算法容易陷入局部最优,提出了一种基于量子行为的粒子群算法和独立分量分析相结合的盲源分离新算法.以负熵作为独立分量分析的目标函数,用QPSO算法代替普通梯度算法,对瞬时混合信号进行分离,给出了算法的具... 针对ICA技术中常用的普通梯度算法容易陷入局部最优,提出了一种基于量子行为的粒子群算法和独立分量分析相结合的盲源分离新算法.以负熵作为独立分量分析的目标函数,用QPSO算法代替普通梯度算法,对瞬时混合信号进行分离,给出了算法的具体步骤.实验结果表明,该算法能够有效实现图像的盲源分离.同时与其他算法对比,体现了该算法更高的性能. 展开更多
关键词 独立分量分析 量子粒子群 盲源分离 负熵
在线阅读 下载PDF
基于RQPSO的颗粒粒径分布反演算法 被引量:2
17
作者 张彪 李舒 +1 位作者 许传龙 王式民 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期3922-3928,共7页
针对标准量子微粒群算法(BQPSO),提出改进量子微粒群算法(IQPSO)和含正则化项的改进量子微粒群算法(RQPSO),并将它们引入到粒径分布的反演中,利用光全散射法在独立模式下,通过测量可见光波段内不同波长下的光谱消光值反演几种粒径分布,... 针对标准量子微粒群算法(BQPSO),提出改进量子微粒群算法(IQPSO)和含正则化项的改进量子微粒群算法(RQPSO),并将它们引入到粒径分布的反演中,利用光全散射法在独立模式下,通过测量可见光波段内不同波长下的光谱消光值反演几种粒径分布,其中正问题利用反常衍射近似(ADA)计算得到估计值,测量值则通过Mie理论计算得到。研究结果表明:与BQPSO相比,IQPSO在计算效率和稳定性上得到很大提升;在粒径分布的反演中,RQPSO提高IQPSO的维数极限,并具有更高的反演精度、稳定性和抗噪性,为粒径分布的反演提供一种新的方法。 展开更多
关键词 粒径分布 量子微利群算法 正则化 光全散射法 独立模式
在线阅读 下载PDF
基于代理模型的QPSO算法及结构优化应用 被引量:1
18
作者 何星星 廖瑛 李志 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期76-82,共7页
针对复杂结构的工程优化通常涉及到高度非线性的问题,采用基于迭代的传统优化算法可能无法获得全局最优解。在此研究背景下,文章引入量子粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO),提出了基于克里金(Kriging)代理模型... 针对复杂结构的工程优化通常涉及到高度非线性的问题,采用基于迭代的传统优化算法可能无法获得全局最优解。在此研究背景下,文章引入量子粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO),提出了基于克里金(Kriging)代理模型的QPSO算法,通过构建环形桁架可展天线动力学性能的代理模型,对环形桁架可展天线结构参数进行了优化设计的应用研究。研究结果表明,基于Kriging代理模型的QPSO算法计算效率较高,环形桁架可展天线的基频及最大冲击响应面非线性特征显著,并通过将计算所得到的最优解与有限元解进行对比,验证了此方法的计算精度。由此可见,此方法的研究可为复杂结构的优化设计、研制提供一定的参考。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 代理模型 克里金模型 环形桁架结构 可展开天线 优化设计 航天器
在线阅读 下载PDF
变参数QPSO算法优化神经网络的短期电力负荷预测 被引量:4
19
作者 王超 李森 《电子器件》 CAS 北大核心 2014年第4期782-786,共5页
为了提高电力负荷预测精度,提出了一种变参数量子粒子群(VPQPSO)算法优化RBF神经网络的短期负荷预测模型(VPQPSO-RBFNN)。首先利用电力负荷的混沌性,对短期负荷时间序列进行相空间重构;然后采用变参数QPSO算法优化RBF神经网络参数对重... 为了提高电力负荷预测精度,提出了一种变参数量子粒子群(VPQPSO)算法优化RBF神经网络的短期负荷预测模型(VPQPSO-RBFNN)。首先利用电力负荷的混沌性,对短期负荷时间序列进行相空间重构;然后采用变参数QPSO算法优化RBF神经网络参数对重构后的短期负荷时间序列进行学习,建立短期电力负荷最优预测模型;最后采用对某地区短期电力负荷进行预测。VPQPSO-RBFNN可以准确描述复杂多变的电力负荷变化趋势,提高了电力负荷的预测精度,仿真结果验证了VPQPSO-RBFNN可以用于电力系统负荷预测。 展开更多
关键词 电力负荷 RBF神经网络 变参数 量子粒子群算法 相空间重构
在线阅读 下载PDF
QPSO和GA相融合的智能组卷模型研究 被引量:1
20
作者 邱靖 郭睿南 +2 位作者 浦涛文 于学媛 张海涛 《电子设计工程》 2016年第13期23-25,共3页
为简化模型结构,改善算法全局搜索性能和组卷模型成功率,本研究提出利用QPSO中的全局和局部最优位置优化遗传算法中交叉、变异算子,粒子群编码采用实数编码,交叉、变异操作均在功能块内部进行,目标函数增加了权重系数判定是否更新粒子群... 为简化模型结构,改善算法全局搜索性能和组卷模型成功率,本研究提出利用QPSO中的全局和局部最优位置优化遗传算法中交叉、变异算子,粒子群编码采用实数编码,交叉、变异操作均在功能块内部进行,目标函数增加了权重系数判定是否更新粒子群,以此建立了智能组卷模型,并进行了相关实验分析。实验结果表明:改进的模型与其他三种组卷模型相比,该模型运行效率、全局搜寻性能、组卷成功率都有较大的提高,说明该组卷模型更稳定有效。 展开更多
关键词 qpso 遗传算法 权重系数 智能组卷 模型研究
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 13 下一页 到第
使用帮助 返回顶部