登录 | 注册 | 充值 | 退出 | 公司首页 | 繁体中文 | 满意度调查
综合馆
具有学习行为的协同量子粒子群算法
  • 摘要

    提出了一种具有学习行为的协同量子粒子群算法(LCQPSO).针对量子粒子群(QPSO)存在的早熟收敛问题,从两方面对其进行改进:引入多子群协同搜索策略提高种群的全局搜索能力,使其在进化后期依然保持多样性;赋予粒子学习行为,提高种群的局部搜索能力.实验中对LCQPSO算法的子群规模与学习概率参数进行了分析,并利用标准测试函数对LCQPSO与PSO、QPSO等算法进行了比较测试,结果表明LCQPSO算法具有更优秀的收敛速度与精度,且能够有效地避免陷入局部极值.

  • 作者

    董虎胜  陆萍  龚声蓉  DONG Hu-sheng  LU Ping  GONG Sheng-rong 

  • 作者单位

    苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215021;苏州经贸职业技术学院信息系,江苏苏州215009/苏州经贸职业技术学院信息系,江苏苏州,215009/苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州,215021

  • 刊期

    2014年9期 ISTIC PKU

  • 关键词

    量子粒子群  协同进化  学习行为  收敛  quantum-behaved particle swarm optimization  cooperative evolution  learning behavior  convergence 

参考文献
查看更多︾
相似文献 查看更多>>
18.207.134.98