基于干扰因子的QPSO算法改进

• 作者: 孙俊 徐文龙 须文波
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 粒子群优化算法 干扰因子 早熟 量子行为
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 128-130,135
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	须文波	江南大学信息工程学院	409	3078	23.0	34.0
2	孙俊	江南大学信息工程学院	186	1552	21.0	30.0
3	徐文龙	江南大学信息工程学院	3	19	3.0	3.0