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基于边界变异的量子粒子群优化算法

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将边界变异操作引入到量子粒子群优化算法中,提出基于边界变异的量子粒子群优化算法QPSOB.该算法将越界粒子随机分布在边界附近的可行域内,以增加种群的多样性、提高算法的全局搜索能力.仿真实验证明其全局收敛性能优于量子粒子群优化算法.

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来源
《计算机工程》 |2008年第12期|187-188191|共3页
作者
林星; 冯斌; 孙俊;
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作者单位

江南大学信息工程学院;

无锡;

214122;

江南大学信息工程学院;

无锡;

214122;

江南大学信息工程学院;

无锡;

214122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
边界变异; 多样性; 量子粒子群优化算法;

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