改进的量子行为粒子群优化算法及其应用

• 作者: 李盼池 肖红
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 量子计算 粒子群优化 轮盘赌策略 算法设计
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 157-164
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.13976/j.cnki.xk.2016.0157

摘要

为提高量子行为粒子群算法的优化能力，提出了一种改进的算法。该算法也采用量子势阱作为寻优机制，但提出了新的势阱中心建立方法。在每步迭代中，首先计算粒子适应度，然后取前K个适应度最好的粒子作为候选集。采用轮盘赌策略在候选集中选择一个粒子作为势阱中心，调整其它粒子向势阱中心移动。在优化过程中，通过使K值单调下降，获得探索与开发的平衡。将提出的算法应用于标准函数极值优化和量子衍生神经网络权值优化，实验结果表明提出算法的优化能力比原算法确有明显提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李盼池	东北石油大学计算机与信息技术学院	93	344	9.0	11.0
2	肖红	东北石油大学计算机与信息技术学院	42	180	7.0	10.0