基于高斯扰动的量子粒子群优化算法

• 作者: 孙俊 王小根 龙海侠
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 量子粒子群优化算法 平均位置 全局最优位置 高斯扰动
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2093-2096
• 分类号: TP18|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.06.028

摘要

针对量子粒子群优化(QPSO)算法在优化过程中面临早熟问题,提出了在粒子的平均位置或全局最优位置上加入高斯扰动的QPSO算法,可以有效地阻止粒子的停滞,因此较容易地使粒子避免陷入局部最优.为了评估算法的性能,利用标准测试函数对标准PSO算法、QPSO算法以及基于高斯扰动的QPSO算法进行了比较测试.其结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙俊	江南大学信息工程学院	186	1552	21.0	30.0
2	龙海侠	江南大学教育学院	9	88	5.0	9.0
3	王小根	江南大学教育学院	59	476	12.0	20.0