高维多峰函数的量子行为粒子群优化算法改进研究
来源期刊：控制与决策2016年第11期
论文作者：田瑾
文章页码：1967 - 1972
关键词：量子行为粒子群优化;高维多峰函数;收缩扩张系数;
摘 要：针对群智能优化算法求解高维多峰函数难以优化粒子每一维和易陷入局部极值点问题,在分析量子行为粒子群优化(QPSO)算法机理的基础上,对QPSO算法进行改进,采取前后代粒子逐维对比优化,并构造一种新的调控收缩扩张系数函数.实验结果表明,改进算法在收敛精度和收敛速度上明显优于QPSO算法,具有很强的避免陷入局部最优的能力,非常适合求解高维、多峰优化问题.
田瑾
首都经济贸易大学信息学院
摘 要：针对群智能优化算法求解高维多峰函数难以优化粒子每一维和易陷入局部极值点问题,在分析量子行为粒子群优化(QPSO)算法机理的基础上,对QPSO算法进行改进,采取前后代粒子逐维对比优化,并构造一种新的调控收缩扩张系数函数.实验结果表明,改进算法在收敛精度和收敛速度上明显优于QPSO算法,具有很强的避免陷入局部最优的能力,非常适合求解高维、多峰优化问题.
关键词：量子行为粒子群优化;高维多峰函数;收缩扩张系数;
