共 10 条
基于云模型的自适应量子粒子群算法
被引：12
作者：
马颖
[1
,2
]
田维坚
[1
]
樊养余
[1
]
机构：
[1] 西北工业大学 电子信息学院
[2] 西安工业大学 电子信息工程学院
来源：
关键词：
云模型;
量子粒子群算法;
量子计算;
函数优化;
D O I：
10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2013.08.011
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
利用云模型理论能兼顾随机性和模糊性的特质,提出一种基于云模型的自适应量子粒子群优化算法.首先分析量子粒子群算法的控制机制,在此基础上,使用云算子实现对每个粒子的吸收扩张因子自适应控制,达到在进化过程中对粒子飞行位置动态调整的目的,使算法具有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力.同时,补充针对性的优化方案,有效避免算法陷入局部最优.对典型测试函数的仿真对比实验表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定度好等优点,相比其它同类算法具有一定优势.
引用
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页码：787 / 793
页数：7
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