【摘 要】
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针对粒子群优化算法易出现早熟收敛及局部搜索能力不足的特点,提出一种改进的量子粒子群优化算法(IQPSO)。该算法在量子粒子群优化算法(QPSO)的基础上,引入佳点集初始化量子
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,湘潭钢铁公司培训中心,北京建筑工程学院理学院
【基金项目】
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北京市自然科学基金资助项目(4122022);湖南省教育厅项目(10C0373)
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针对粒子群优化算法易出现早熟收敛及局部搜索能力不足的特点,提出一种改进的量子粒子群优化算法(IQPSO)。该算法在量子粒子群优化算法(QPSO)的基础上,引入佳点集初始化量子的初始角位置,提高初始种群的遍历性;在粒子角速度位置更新中,采用混沌时间序列数,促使粒子跳出局部极值点;为避免粒子陷入早熟收敛,在算法中加入变异处理。仿真实验结果表明:与标准粒子群优化(SPSO)算法和量子粒子群优化(QPSO)算法比较,提出的算法具有快速的收敛能力、良好的稳定性,其优化性能有较明显的提高。
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