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一种量子粒子群算法的改进方法

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针对量子粒子群算法存在的问题,设计基于公共历史的两种群并行搜索的量子粒子群算法.在利用群体历史优质解及最优粒子变异的基础上,对粒子群进行筛选,加快粒子群的收敛速度,并采用两种群并行搜索,防止同时陷入局部极值.通过多个函数的测试,该算法在收敛速度及寻找全局最优方面,都表现出较好的效果.

著录项

来源
《计算技术与自动化》 |2009年第1期|100-103|共4页
作者
杨传将; 刘清; 黄珍;
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作者单位

武汉理工大学自动化学院;

湖北;

武汉;

430063;

武汉理工大学自动化学院;

湖北;

武汉;

430063;

武汉理工大学自动化学院;

湖北;

武汉;

430063;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
粒子群优化算法; 量子粒子群优化算法; 公共历史; 并行搜索; 局部最优;

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