基于QPSO的改进算法

被引:22
作者
孔庆琴
孙俊
须文波
机构
[1] 江南大学信息工程学院
关键词
量子行为的粒子群优化算法; 搜索策略; 早熟; 计算;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
080201 [机械制造及其自动化];
摘要
基于量子行为的粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)提出一种新的搜索策略。在新的搜索策略中,粒子的每一维不再是只通过自身的信息进行下一步的搜索,而是某些维通过其他粒子的信息进行搜索。新的搜索策略确保了种群的多样性,很好地避免了早熟现象,并且没有引进多余的计算。用几个基准函数测试了改进的QPSO算法,实验结果表明了它的优越性。
引用
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共 1 条
[1]
Particle Swarm Optimization with Parti-cles Having Quantum Behavior Sun J;Feng B;Xu W B; Proceedings of 2004 Con-gress on Evolutionary Computation 2004,