非线性混合整数规划问题的改进量子粒子群算法

被引：11

作者：

张甲江 ^{[1
]}

高岳林 ^{[1
]}

高晨阳 ^{[2
]}

机构：

[1] 北方民族大学信息与系统科学研究所

[2] 中南大学信息与工程学院

来源：

太原理工大学学报 | 2015年 / 46卷 / 02期

关键词：

量子粒子群算法; 非线性混合整数规划; 惯性权重; 协同进化;

D O I：

10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2015.02.013

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了一种改进的量子粒子群算法,并将该算法用于求解非线性混合整数规划问题。构造了一种自适应调整的惯性权重,平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力;针对混合整数规划问题,给定一定比例的初始可行解,提高了初始种群解的多样性;利用协同进化选择策略,对种群中的不可行解重新生成,使种群中每个粒子的信息充分利用,从而提高算法的收敛速度;为了抑制算法的早熟现象,给出了一种新的混沌搜索方式,对全局最优解进行局部搜索,增强算法的局部搜索能力。通过16个常见的测试函数测试结果表明,改进的量子粒子群优化算法对求解非线性混合整数规划问题,在成功率和精度方面得到很大的提高。

引用

页码：196 / 200

页数：5

共 11 条

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