带交叉算子的量子粒子群优化算法

发布时间：2017-10-16 07:48

  本文关键词：带交叉算子的量子粒子群优化算法

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【摘要】：为了改善量子粒子群优化(QPSO)算法、提高其求解多峰优化问题的能力,采用新的粒子吸引点和势阱特征长度计算方法,引入遗传算法中的交叉算子并融入交叉概率自适应的参数控制技术,设计了一种带交叉算子的量子粒子群优化(CQPSO)算法.CQPSO算法既可确保QPSO粒子群体的多样性、维护粒子整体的活力性,又能克服特殊情况下QPSO算法收敛的不稳定性和陷入局部最优的偶发性.实验结果表明,在21个标准测试函数中,无论对应单峰函数、多峰函数或是偏移、旋转函数,在相同的物理仿真平台上,CQPSO算法的性能在绝大多数情况下都优于其他改进的量子粒子群算法,从而验证了CQPSO算法的有效性和鲁棒性.
【作者单位】： 东南大学计算机科学与工程学院;安徽工业大学计算机科学与技术学院;南京邮电大学通信与信息工程学院;
【关键词】： 量子粒子群优化 交叉算子 局部优化 多峰函数 收敛
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61170321;61502101) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110092110024) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20140651)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 粒子群优化( PSO) 算法是一种重要的群体智能随机搜索算法[1-2],因其概念简单、易于实现而备受关注[3-5]. 但PSO算法存在易早熟的问题,不能完全保证全局收敛[6]. 文献[7]针对研究多维空间中粒子群运动轨迹时PSO算法的稳定性和收敛性进行了讨论. 受量子力学研究对象具有随机行

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2 刘红;遗传布局中的交叉算子[J];计算机工程;2001年12期

3 陈乔礼;吴怀宇;程磊;;一种求解参数优化问题的引导交叉算子[J];计算机工程;2008年01期

4 陈皓;崔杜武;李雪;韦宏利;;交叉点规模的优化与交叉算子性能的改进[J];软件学报;2009年04期

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6 陈乔礼;吴怀宇;赵新;;一种求解旅行商问题的贪婪边重组交叉算子[J];计算机工程与应用;2006年31期

7 李亚文;于凤芹;;基于拉普拉斯交叉算子的遗传匹配追踪[J];科学技术与工程;2010年10期

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9 张建彬;陈抱雪;隋国荣;王关德;;智能交叉算子遗传算法的新机制[J];计算机工程与应用;2009年32期

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本文编号：1041479