基于正态云模型的自适应变异量子粒子群优化算法

• 作者: 佟宇 关学忠 李欣 皇甫旭 聂品磊
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 云模型 量子粒子群 粒子群 算法优化
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 测量与控制
• 页码范围: 64-67,71
• 页数: 5页
• 分类号: TN99
• 字数: 3658字
• 语种: 中文

摘要

为提高量子粒子群算法的寻优能力，文中提出一种新的正态云模型自适应变异量子粒子群算法。该方法采用正态云模型优化策略，引入自身最差粒子和全局最差粒子，结合自身最优粒子和全局最优粒子自适应调整势阱中心位置与收缩-扩张系数，每次迭代后生成的新粒子，以一定概率采用正态云模型对粒子进行变异操作。最后标准函数极值优化的实验结果表明，该算法的单步迭代时间较长但优化能力较同类算法有大幅度提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关学忠	东北石油大学电气信息工程学院	33	122	6.0	8.0
2	李欣	东北石油大学计算机与信息技术学院	15	33	3.0	5.0
3	皇甫旭	东北石油大学电气信息工程学院	5	27	3.0	5.0
7	佟宇	东北石油大学电气信息工程学院	6	37	5.0	6.0
8	聂品磊	东北石油大学电气信息工程学院	4	32	4.0	4.0