基于高斯变异的量子粒子群算法

被引：5

作者：

石永生 ^{[1
,2
]}

陈家琪 ^{[1
]}

机构：

[1] 上海理工大学光电信息与计算机工程学院

[2] 江苏信息职业技术学院计算机工程系

来源：

电脑与信息技术 | 2010年 / 18卷 / 06期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

粒子群; 高斯; 变异; 全局搜索; 收敛速度;

D O I：

10.19414/j.cnki.1005-1228.2010.06.003

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

粒子群算法相对于其他优化算法来说有着较强的寻优能力以及收敛速度快等特点,但是在多峰值函数优化中,基本粒子群算法存在着早熟收敛现象。针对粒子群算法易于陷入局部最小的弱点,提出了一种基于高斯变异的量子粒子群算法。该算法使粒子同时具有良好的全局搜索能力以及快速收敛能力。典型函数优化的仿真结果表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点,适合于工程应用中的函数优化问题。

引用

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页数：4

共 3 条

[1] 求解车间调度问题的自适应混合粒子群算法 [J].