基于量子行为的鸡群优化算法及其收敛性分析

摘要

针对鸡群算法易陷入局部最优、出现早熟收敛等缺陷,提出了一种基于量子行为的鸡群优化算法(Quantum-Behaved Chicken Swarm Optimization, QCSO)。通过利用鸡群中的个体信息建立量子化的势阱模型,根据原鸡群更新公式得到个体最优解和全局最优解,采用蒙特卡洛随机采样完成个体极值的更新,在个体极值和全局极值附近以并列的角度进行搜索,提高了算法的局部搜索性能。同时,结合随机算法全局收敛性的判别准则,研究了基于量子行为的鸡群优化算法的收敛性,证明了QCSO是一种全局收敛的优化算法。选取4个基本的测试函数对QCSO的优化能力进行测试,结果表明QCSO的寻优性能较原算法以及传统的优化算法都有较大的提升。