量子行为引力搜索算法

发布时间：2017-09-19 16:17

  本文关键词：量子行为引力搜索算法

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【摘要】：为提高引力搜索算法的优化能力,通过在原始算法中融合量子计算,提出一种量子行为引力搜索算法.该算法采用类似量子行为粒子群优化的寻优机制,在每步迭代中,计算个体适应度,根据适应度计算个体质量,取前K个质量最大的个体作为候选集.采用轮盘赌方法在候选集中选择一个作为Delta势阱的中心,调整其他个体向该中心移动完成一步优化,在优化过程中使K值单调下降,以期达到探索和开发的平衡.标准函数极值优化的实验表明,所提出的算法比原算法在优化能力和优化效率两方面都有明显提高.
【作者单位】： 中国石油勘探开发研究院;东北石油大学计算机与信息技术学院;
【关键词】： 引力搜索 量子势阱 智能优化 算法设计
【基金】：国家自然科学基金项目(61170132) 中国石油天然气集团公司重大专项项目(2013E-3809) 国家科技重大专项项目(2016ZX05019)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言万有引力搜索算法(GSA)是由Esmat等[1]于2009年提出的一种源于对物理学中的万有引力进行模拟的新的优化搜索技术,它通过群体中各粒子之间万有引力相互作用产生的群体智能指导优化搜索.在该算法中,个体是受牛顿引力作用的质量集合,其移动方式受牛顿运动定律支配.文献[1]给

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本文编号：882644