基于干扰因子的QPSO算法改进

徐文龙; 孙俊; 须文波

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基于干扰因子的QPSO算法改进

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具有量子行为的粒子群优化算法(Quantum-Behaved Particle Swarm Opti mization,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 Opti mization,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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来源
《微电子学与计算机》 |2008年第4期|128-130|共4页
作者
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;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
粒子群优化算法; 干扰因子; 早熟; 量子行为;

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