引入人工蜂群搜索算子的QPSO算法的改进实现

• 作者: 沈西挺 苑帅 邵娜娜
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 量子粒子群算法 人工蜂群搜索算子 双中心粒子
• 年，卷（期）: 2016,（15）
• 所属期刊栏目: 理论与研发
• 页码范围: 29-33
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 4582字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1409-0268

摘要

针对基于人工蜂群搜索算子的量子粒子群算法（IQPSO）求解精度不理想，收敛速度慢等问题，将一种更新全局最优的新策略融入到IQPSO算法中，引入双中心粒子，将IQPSO算法得到的全局最优解进行多种群划分，使得全局最优解的每一维度的值都与双中心粒子相对应的维度分别替换，再次更新全局最优，在算法解附近探索更加精确的结果。通过五个测试函数的仿真实验与IQPSO算法比较，验证所提的算法有良好的准确性与收敛速度的改进。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈西挺	河北工业大学计算机科学与软件学院	20	156	7.0	12.0
2	苑帅	河北工业大学计算机科学与软件学院	1	7	1.0	1.0
3	邵娜娜	河北工业大学计算机科学与软件学院	1	7	1.0	1.0