含维变异算子的量子粒子群算法

被引：10

作者：

王璋

冯斌

孙俊

机构：

[1] 江南大学信息工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2008年 / 06期

关键词：

粒子群优化算法; 量子粒子群优化算法; 维变异算子; 全局最优; 均匀分布;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2008.06.078

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP301 [理论、方法];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 081202 ;

摘要：

针对粒子群优化(PSO)算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种新的量子粒子群优化算法——含维变异算子的量子粒子群算法(QPSODMO)。计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异,让所有粒子在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上。对测试函数所做的对比实验表明,所提出的QPSODMO增强了全局搜索能力,克服了PSO算法易于收敛到局部最优的缺点,也优于原始的量子粒子群算法。

引用

页码：1478 / 1481

页数：4