【摘 要】
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针对量子行为粒子群优化（QPSO）算法在求解多维问题时优秀维信息丢失的问题,引入交叉算子的策略,改善解的质量,提升算法性能。首先,分析了量子粒子群算法进化过程中的粒子整体更
【机 构】
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无锡职业技术学院控制技术学院,江南大学物联网工程学院
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针对量子行为粒子群优化（QPSO）算法在求解多维问题时优秀维信息丢失的问题,引入交叉算子的策略,改善解的质量,提升算法性能。首先,分析了量子粒子群算法进化过程中的粒子整体更新评价策略,发现各维信息之间相互干扰,会丢失已经搜索到的优秀维信息;然后,指出如果采用逐维进化方法,会指数级增加算法的复杂度;最后,提出对进化过程中的问题解采用多点交叉的策略增加优秀维信息的保留概率,并将改进后的量子粒子群算法与线性下降参数控制策略、非线性下降参数控制策略方法通过12个CEC2005 benchmark测试函数进行了比较
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