| 基于干扰因子的QPSO算法改进 |
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| 引用本文： | 徐文龙,孙俊,须文波.基于干扰因子的QPSO算法改进[J].微电子学与计算机,2008,25(4):128-131. |
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| 作者姓名： | 徐文龙 孙俊 须文波 |
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| 作者单位： | 江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122 |
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| 摘 要： | 具有量子行为的粒子群优化算法(Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)是一种新的基于群体智能的优化方法.与粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)相比,QPSO的全局收敛性能更好.但与其他进化算法一样,QPSO仍然不可避免地遇到早熟收敛的问题.因此在QPSO算法的基础上,引入干扰因子以避免算法的早熟现象.实验结果表明,改进后的QPSO算法具有更好的收敛性能.
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| 关 键 词： | 粒子群优化算法 干扰因子 早熟 量子行为 干扰因子 算法改进 Disturbance Optimization Algorithm Particle Swarm Optimization 结果 实验 早熟现象 问题 早熟收敛 进化算法 收敛性能 粒子群算法 优化方法 群体智能 粒子群优化算法 量子行为 |
| 文章编号： | 1000-7180(2008)04-0128-03 |
| 修稿时间： | 2007年4月29日 |
An Improved Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization Algorithm with Disturbance |
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| XU Wen-long,SUN Jun,XU Wen-bo.An Improved Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization Algorithm with Disturbance[J].Microelectronics & Computer,2008,25(4):128-131. |
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| Authors: | XU Wen-long SUN Jun XU Wen-bo |
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| Abstract: | QPSO(Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization)is a population-based evolutionary search technique.Although QPSO is a global convergence algorithm,the algorithm will converge to local optimum inevitably,that is premature.So it introduced a disturbance to avoid the premature of the algorithm.The experimental results show that comparing with the PSO and QPSO algorithm,the improved algorithm has better work. |
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| Keywords: | particle swarm optimization disturbance premature quantum behaved |
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