具有量子行为的协同粒子群优化算法
来源期刊:控制与决策2011年第4期
论文作者:周頔 孙俊 须文波
文章页码:582 - 586
关键词:分布估计算法;具有量子行为的粒子群优化算法;协同搜索策略;通信频率;子种群大小;
摘 要:以分布估计算法(EDA)的角度,从理论上指出,具有量子行为的粒子群优化算法(QPSO)本质上是EDA算法与原始粒子群算法(SPSO)的综合.针对进化类算法普遍遇到的过早熟问题,将协同搜索策略引入传统的QPSO算法,提出了具有量子行为的协同粒子群优化算法(MQPSO).通过实验确定了最适合MQPSO算法的通信频率以及子种群大小.实验结果表明,该算法较QPSO及SPSO算法具有更快的收敛速度和更强的搜索精度,其优势在高维优化问题中更为明显.
周頔,孙俊,须文波
江南大学信息工程学院
摘 要:以分布估计算法(EDA)的角度,从理论上指出,具有量子行为的粒子群优化算法(QPSO)本质上是EDA算法与原始粒子群算法(SPSO)的综合.针对进化类算法普遍遇到的过早熟问题,将协同搜索策略引入传统的QPSO算法,提出了具有量子行为的协同粒子群优化算法(MQPSO).通过实验确定了最适合MQPSO算法的通信频率以及子种群大小.实验结果表明,该算法较QPSO及SPSO算法具有更快的收敛速度和更强的搜索精度,其优势在高维优化问题中更为明显.
关键词:分布估计算法;具有量子行为的粒子群优化算法;协同搜索策略;通信频率;子种群大小;