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摘要:
针对群智能算法求解 Agent 联盟生成问题过程中易出现粒子过分聚集,导致多样性降低,甚至陷入局部最优现象提出一种基于改进量子粒子群的求解策略,在粒子过分聚集时借鉴实数编码遗传算法中的柯西变异使粒子聚集程度降低,进而维持了粒子的多样性。并采用多种群并行和最优粒子移民策略加快算法收敛。实验表明,该策略可以快速高效的求解Agent联盟,在运行效率上优于同类方法。
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文献信息
篇名 基于改进QPSO的单任务Agent联盟生成
来源期刊 软件 学科 工学
关键词 Agent联盟 量子粒子群 多Agent系统 柯西变异
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-4
页数 4页 分类号 TP18
字数 3378字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6970.2015.02.001
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 孙瑜 云南师范大学信息学院 27 251 8.0 15.0
2 徐桓 云南师范大学信息学院 1 4 1.0 1.0
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量子粒子群
多Agent系统
柯西变异
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月刊
1003-6970
12-1151/TP
16开
北京市3108信箱
1979
chi
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