混沌映射的多种群量子粒子群优化算法

被引：8

作者：

逄珊 ^{[1
]}

杨欣毅 ^{[2
]}

张小峰 ^{[1
]}

机构：

[1] 鲁东大学信息科学与工程学院

[2] 海军航空工程学院飞行器工程系

来源：

计算机工程与应用 | 2012年 / 48卷 / 33期

关键词：

量子行为粒子群优化; 分段Logistics映射; 变异;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

针对量子粒子群优化算法存在早熟收敛的问题,提出一种基于Logistics混沌映射变异的多种群量子粒子群优化算法(CMQPSO),采用分段Logistics混沌映射生成初始粒子群,根据适应度值将群体分为顶层和底层种群。顶层出现聚集时才进行高斯扰动,底层种群则按概率通过Logistics混沌变异生成分布更为均匀的粒子,提高种群的多样性,从而较好地平衡了算法的局部和全局搜索能力。对测试函数的计算表明算法较QPSO等其他算法在搜索能力和收敛速度方面有明显改进。分析了算法重要参数停滞阈值Cσ和比例系数S对搜索性能的影响,给出合理的取值范围。

引用

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页数：7

共 8 条

[1] 基于分层多子群的混沌粒子群优化算法 [J].