一种改进的混沌量子粒子群优化算法

• 作者: 梁昔明 陈义雄 黄亚飞
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 量子粒子群优化 佳点集 收缩因子 早熟收敛 量子Hadamard门
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 253-256
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3926字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.08.055

摘要

通过将量子粒子群优化算法和佳点集法相结合,提出一种改进的混沌量子粒子群优化算法,用于解决复杂函数问题.将佳点集融合到量子粒子群算法中,以提高解空间的遍历性,对函数实现全局寻优.用混沌序列改变惯性权重w,调节粒子群优化算法的全局和局部寻优能力.采用线性递减速度比例收缩因子η提高搜索速度,避免早熟收敛.用量子Hadamard门对量子编码进行变异,增强种群的多样性,促使粒子跳出局部极值点.对典型复杂函数的仿真结果表明,该混合算法寻优效率高、收敛速度快,能有效避免早熟收敛.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄亚飞	中南大学信息科学与工程学院	9	65	4.0	8.0
2	梁昔明	中南大学信息科学与工程学院	91	1070	20.0	28.0
4	陈义雄	中南大学信息科学与工程学院	7	62	4.0	7.0