高维多峰函数的量子行为粒子群优化算法改进研究

发布时间：2017-07-26 17:00

  本文关键词：高维多峰函数的量子行为粒子群优化算法改进研究

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【摘要】：针对群智能优化算法求解高维多峰函数难以优化粒子每一维和易陷入局部极值点问题,在分析量子行为粒子群优化(QPSO)算法机理的基础上,对QPSO算法进行改进,采取前后代粒子逐维对比优化,并构造一种新的调控收缩扩张系数函数.实验结果表明,改进算法在收敛精度和收敛速度上明显优于QPSO算法,具有很强的避免陷入局部最优的能力,非常适合求解高维、多峰优化问题.
【作者单位】： 首都经济贸易大学信息学院;
【关键词】： 量子行为粒子群优化 高维多峰函数 收缩扩张系数
【基金】：北京自然科学基金项目(9142003)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言采用群智能优化算法处理高维、多峰函数主要存在如下问题:1)高维限制了优化每一维的可实现性;2)多极值使全局搜寻很困难,所获得的解常常是局部最优解.作为群智能优化方法的典型代表— 粒子群优化(PSO)算法,具有控制参数少、计算简单、易于实现等特点,得到了广泛应用[1-3

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本文编号：577380