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摘要:
为了改善量子粒子群优化QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)算法的全局收敛能力,在对综合学习策略QPSO算法研究的基础上,引入合作思想,提出综合-合作QPSO算法(CCQPSO).在提出的算法中,局部吸引子和粒子最优位置的更新都体现在每一个具体的维度上,避免丢失解向量中最接近最优解的部分维.九个测试函数的仿真实验结果表明,提出的算法能够有效增加群体多样性,改善算法的早熟收敛.
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文献信息
篇名 一种综合-合作学习的量子粒子群优化算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 粒子群优化 量子行为粒子群优化 综合学习 合作学习
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 算法
研究方向 页码范围 256-259
页数 4页 分类号 TP3
字数 4223字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.06.069
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵晶 江南大学数字媒体学院 8 64 3.0 8.0
3 须文波 江南大学物联网工程学院 409 3078 23.0 34.0
4 孙俊 江南大学物联网工程学院 186 1552 21.0 30.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
量子行为粒子群优化
综合学习
合作学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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