求解连续空间优化问题的量子粒子群算法

为提高粒子群算法的搜索能力和优化效率并避免早熟收敛,将量子进化算法融合到粒子群算法中,提出一种求解连续空间优化问题的量子粒子群优化算法.用量子位的概率幅对粒子位置编码,用量子旋转门实现粒子移动,完成粒子搜索;用量子非门实现变异,提高种群多样性.因每个量子位有两个概率幅,故每个粒子同时占据空间两个位置,在粒子数目相同时,能加速粒子的搜索进程.实验结果表明,本算法优于基本粒子群算法.     

QPSO算法在FIR数字滤波器设计中的应用

FIR数字滤波器的设计实际上是一个多维变量寻优问题,滤波器的设计可转化为滤波器参数优化的问题。文章介绍了粒子群优化算法、量子粒子群优化算法,然后利用算法对参数空间进行搜索以获得参数的最优化,根据预期频率特性的设计要求,通过仿真实验表明设计方法的有效性。     

基于量子粒子群算法的移动节点覆盖优化

提出了基于量子粒子群的无线传感器网络覆盖优化算法.由于在量子空间中粒子满足集聚态性质完全不同,使得该算法可以在整个可行区域内搜索.全局搜索能力远远优干基本粒子群,克服了粒子群算法容易陷入局部最优的缺点.仿真结果表明,该算法比基本粒子群算法拥有更好的覆盖优化效果。     

基于粒子群优化算法的配电网优化调度模型

配电网优化调度可以为决策者提供有价值的信息,为了获得理想的配电网优化调度方案,提出基于粒子群算法的配电网优化调度模型。首先对配电网优化调度研究现状进行分析,指出当前模型的不足,并设计了配电网优化调度问题的目标函数和约束条件,然后采用粒子群优化算法模拟粒子群搜索过程找到最优方案,并对标准粒子群算法的不足进行了改进,最后采用配电网优化调度实验测试其有效性。结果表明,该模型可以快速、准确地找到配电网优化调度的最优方案,具有一定的实际应用价值。     

基于单纯形法的量子粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点,进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点,提出了将单纯形搜索法与量子粒子群算法混合的改进算法,更好的平衡了全局搜索和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法效率高、优化性能好,其性能远远优于一般的粒子群算法与量子粒子群算法.     

基于量子粒子群优化的最优障碍路径分析

针对障碍环境下空间最优路径分析问题,提出了一种基于量子粒子群优化的空间最优路径分析方法.该方法采用栅格法进行环境建模,利用量子粒子群优化算法参数少、收敛速度快、鲁棒性好、能够较好地收敛于全局最优点等优点,搜索一条无障碍路径.仿真实验结果验证了该方法的有效性,是在障碍环境中寻找一条空间最优路径的一种较好的方法.     

基于MQPSO—LQPSO的RBF神经网络训练方法

带有局部搜索的量子粒子群算法是一种较为成功的改进型量子粒子群算法。将该算法用于RBF神经网络的结构优化和参数优化,在确定网络参数的同时也确定了网络的结构。在函数逼近上的仿真实验表明,这种优化是有效的。     

基于量子粒子群优化算法的图像分割方法

利用量子粒子群优化算法(QPSO)对二维Fisher准则图像分割评价函数进行了全局优化,提高了分割阈值的求解速度。并针对量子粒子群优化算法存在收敛性差、易早熟的问题,提出了量子粒子群优化算法和邻域搜索双重寻优的改进算法。实验结果表明,改进后的分割方法具有良好的分割效果和求解速度。寻找到的最佳阈值与二维Fisher准则函数算法完全相同,而阈值求解时间只有二维Fisher准则函数算法的1/3。     

基于量子粒子群模糊C均值聚类算法应用研究

模糊C均值聚类对初始参数有着较强的依赖性,文中针对其对初始聚类中心敏感的问题,提出利用量子粒子群来优化FCM的初始聚类中心。粒子群优化算法具有较强的全局搜索能力,但局部搜索能力不足,因此借助于量子理论,将粒子群量子化,借助量子旋转门改变粒子的移动,同时利用量子非门增加种群的多样性,加强粒子群优化算法的局部寻优能力。并最终利用量子粒子群优化算法搜寻FCM算法的初始聚类中心,通过实验仿真表明,改进的算法在加快搜索速度的同时,能获得较为稳定的聚类中心且分割效果明显优于标准的FCM算法。     

改进协同量子粒子群优化算法在流水车间调度中的应用

作为一类典型的调度问题,流水车间调度是N-P难调度问题,因而引起了众多研究者的兴趣。本文提出了一种改进的协同量子粒子群优化算法,该方法中定义了量子角的表达式,所有的子种群采用优化协同模式以确保算法收敛,采用扰动机制避免算法陷入局部最优,运用了综合学习策略以提高种群的多样性。改进的协同量子粒子群算法应用于流水车间调度,仿真结果验证了改进算法能改善全局收敛能力。     

基于遗传 PSO 的无线传感网络覆盖优化算法研究

针对基于标准粒子群算法的网络覆盖存在收敛速度慢、易早熟等问题,提出一种基于遗传 PSO 的无线传感网络覆盖优化算法.以无线传感器最大覆盖率为目标函数,通过运用加入自适应交叉变异因子的遗传算法搜索解空间,利用 PSO 粒子群强大的全局搜索能力加大搜索范围,使粒子覆盖更有效率,加强算法的寻优能力,提高节点的覆盖率,解决早熟问题.仿真实验表明,与传统遗传算法、新量子遗传算法相比,其覆盖率分别提高了2.28%和0.65%,收敛速度也有所提高,因此该方法能有效地实现无线传感网络覆盖优化.     

基于改进遗传算法的多目标JSP调度研究

针对多目标车间作业调度问题(JSP),提出了一种混合遗传算法,将多目标遗传算法得出的初步优化结果作为粒子群算法的初始粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,改善了简单遗传算法局部搜索能力差、迭代效率低的问题.仿真结果表明了该算法对JSP调度的良好效果.     

粒子群优化算法在网格工作流调度中的应用

为了提高网格工作流管理系统的性能,将粒子群优化算法（PSO）引入到网格工作流的调度策略中．分析算法的基本原理,根据网格工作流调度的问题对其进行变形,提出基于粒子群优化算法的网格工作流调度策略,并与基于Dijkstra的网格工作流调度算法进行对比实验．实验数据表明,粒子群优化算法在网格工作流调度中的性能较好．     

基于量子粒子群优化算法的光纤光栅参数重构

提出了一种基于量子粒子群优化算法的光纤光栅参数重构方法。该方法通过传输矩阵法得到优化目标函数,并将待优化的光纤光栅参数以粒子表示,再让粒子在解空间模拟量子行为进行搜索。以均匀布拉格光栅和线性啁啾光纤光栅为例,分别采用遗传算法(GA)、经典粒子群优化(PSO)算法以及量子粒子群优化(QPSO)算法对其进行参数重构。与传统粒子群算法及遗传算法相比,该方法借鉴了量子行为,具有更好的收敛性能和稳态性能。数值结果表明,种群规模为40时,针对均匀和非均匀光栅分别进化100代和200代得到的重构参数误差均小于0.5%。     

改进型免疫量子粒子群算法求解TSP问题

为了克服粒子群优化算法早熟收敛以及量子粒子在进化过程中缺乏很好的方向指导的问题,受生物免疫系统与量子计算思想的启发,采用了量子技术以及免疫机制,把免疫思想应用到量子粒子群算法,提出了免疫量子粒子群算法.可以指导粒子朝着更优方向进化,提高了量子粒子群的收敛速度和寻优能力,实验结果表明,仿真实验表明所提算法具有较好的性能,在求解TSP问题时收敛速度和寻优能力都取得了更好的效果.     

基于混沌粒子群优化的图像相关匹配算法研究

该文将混沌优化搜索技术应用于粒子群优化算法(PSO),提出了一种基于混沌搜索的粒子群优化算法(CPSO),该算法利用了PSO算法的收敛快速性和混沌运动的遍历性、随机性等特点,采用混沌初始化粒子初始位置,在运行过程中根据粒子群适应度的方差来自适应混沌更新粒子位置。几种典型函数的测试结果表明:CPSO提高了对多维空间的全局搜索能力,并可以有效避免早熟现象。将该方法用于图像相关匹配算法,提出了一种新的基于CPSO的图像相关匹配算法。实验结果证明该方法对解决噪声情况下的图像匹配问题十分有效。     

基于混沌优化的双种群量子粒子群算法

提出了一种基于混沌优化的双种群量子粒子群算法(BCQPSO)。算法利用混沌序列随机生成两个种群,在子种群中惯性权重分别采用不同的更新策略,并通过种群间的融合和变异进行信息交互,提高了算法的收敛速度和解空间的遍历范围。仿真实验结果表明,所提算法具有很好的搜索能力和优化效率。     

基于混沌粒子群优化的图像相关匹配算法研究

该文将混沌优化搜索技术应用于粒子群优化算法（PSO）,提出了一种基于混沌搜索的粒子群优化算法（CPSO）,该算法利用了PSO算法的收敛快速性和混沌运动的遍历性、随机性等特点,采用混沌初始化粒子初始位置,在运行过程中根据粒子群适应度的方差来自适应混沌更新粒子位置。几种典型函数的测试结果表明：CPSO提高了对多维空间的全局搜索能力,并可以有效避免早熟现象。将该方法用于图像相关匹配算法,提出了一种新的基于CPSO的图像相关匹配算法。实验结果证明该方法对解决噪声情况下的图像匹配问题十分有效。     

基于二维粒子群优化的图像模糊增强算法研究*

针对传统基于灰度变换方法进行图像增强后图像质量不高等现象,对粒子群优化算法、模糊增强算法进行研究,同时结合禁忌搜素和粒子空间对称分布原理,提出一种基于二维粒子群优化的图像模糊增强算法。该算法通过对搜索粒子进行空间对称分布调整以避免算法陷入局部最优、提高全局搜索能力,并且在算法迭代后期加入禁忌搜索算法记录粒子搜索位置,以减少粒子位置重复寻优、提高算法搜索效率。最后将改进后的粒子群优化算法中粒子搜索位置和速度更新方向设定为二维并与模糊增强算法相结合,自适应搜索出模糊参数Fp、Fe最优值,实现模糊增强。实验结果表明,改进后算法对图像增强效果较好,并且将算法用于过暗SAR图像、医学MR图像的增强,可有效提高图像质量。     

改进元胞粒子群算法求解JSP问题

为求解离散JSP(作业车间调度)问题,设计了基于四方形网格的元胞粒子群算法。引入变异策略增强了算法跳出局部最优的能力,对每代粒子群引入变邻域搜索提高了算法的局部搜索能力。数值实验表明,改进的元胞粒子群优化算法具有好的收敛性与求解精度。