应用小生境和反向学习策略的量子粒子群算法

• 作者: 刘唐 李卫忠 李志鹏 杜瑞超 江洋
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 量子粒子群 可拓理论 小生境 反向学习策略 适应度共享
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 181-187
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4204字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2018.01.026

摘要

针对粒子群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷,提出一种应用小生境和反向学习策略的量子粒子群算法.以可拓理论为基础构造算法模型,在群体中划分出小生境,并设置共享区,对共享区粒子实施适应度动态共享,可有效防止算法过早收敛,增强全局搜索能力;为深度挖掘全局最优粒子,引入精英反向学习策略,增强解空间的开发,提高算法精度.通过测试函数评估算法性能,实验结果表明算法的优化性能得到了改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李卫忠	空军工程大学防空反导学院	25	98	6.0	9.0
2	李志鹏	空军工程大学研究生院	10	23	4.0	4.0
6	江洋	空军工程大学防空反导学院	5	16	3.0	3.0
7	杜瑞超	空军工程大学防空反导学院	8	17	2.0	4.0
8	刘唐	空军工程大学防空反导学院	4	12	2.0	3.0