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基于正態(tài)云模型自適應(yīng)變異量子粒子群算法尋優(yōu)能力

大?。?/span>1.01 MB 人氣: 2017-11-09 需要積分:0

  為提高量子粒子群算法的尋優(yōu)能力,文中提出一種新的正態(tài)云模型自適應(yīng)變異量子粒子群算法。該方法采用正態(tài)云模型優(yōu)化策略,引入自身最差粒子和全局最差粒子,結(jié)合自身最優(yōu)粒子和全局最優(yōu)粒子自適應(yīng)調(diào)整勢阱中心位置與收縮一擴(kuò)張系數(shù),每次迭代后生成的新粒子,以一定概率采用正態(tài)云模型對粒子進(jìn)行變異操作。最后標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)極值優(yōu)化的實驗結(jié)果表明,該算法的單步迭代時間較長但優(yōu)化能力較同類算法有大幅度提高。
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