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摘要:
针对粒子群优化算法易陷入局部极值、搜索空间有限等不足,将量子理论与粒子群优化算法相结合,采用量子粒子群优化算法来解决于多机协同目标分配问题.量子粒子群优化算法中的粒子采用向量表示,该向量由多机协同目标分配问题中的每个分配方案组成,由此在解空间内搜索最优解.仿真表明,该算法收敛速度快、全局收敛性能好,更加适合于目标分配问题求解.
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具有学习行为的协同量子粒子群算法
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学习行为
收敛
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于量子粒子群优化算法的多机协同目标分配问题研究
来源期刊 舰船电子工程 学科 工学
关键词 多机协同 目标分配 粒子群算法 量子粒子群算法
年,卷(期) 2017,(8) 所属期刊栏目 信息系统与指挥控制
研究方向 页码范围 28-32,62
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 4757字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9730.2017.08.008
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 叶文 海军航空工程学院兵器科学与技术系 75 773 14.0 26.0
2 李峥 4 4 1.0 2.0
3 王记丰 3 4 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (13)
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2019(2)
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研究主题发展历程
节点文献
多机协同
目标分配
粒子群算法
量子粒子群算法
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
舰船电子工程
月刊
1672-9730
42-1427/U
大16开
湖北省武汉市
1981
chi
出版文献量(篇)
9053
总下载数(次)
18
总被引数(次)
27655
相关基金
航空科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.chinaasfc.cn/file_show.asp?LanMuID=GZZD0100
项目类型:面上项目
学科类型:
论文1v1指导