基于SP-QPSO算法的传感器阵列多目标优化研究

• 作者: 孔宇航 梁志芳 陶洋
• 来源期刊: 新一代信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电子鼻 传感器阵列 多目标优化 量子行为粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 科技论文
• 页码范围: 1-10
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5015字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-6091.2020.01.001

摘要

针对高维空间中搜索算法面临"种群退化"现象,且通常涉及约束优化问题.提出了一种基于改组复合体演化量子行为粒子群优化算法(SP-QPSO)用于电子鼻传感器阵列多目标优化研究方法.其中基于改组复合体演化算法(Shuffled complex evolution with PCA,SP)用于构建复合体并监测种群维数的变化.量子行为粒子群优化算法(Quantum behaved particle swarm optimization,QPSO)用于每个复合体在搜索空间的演化.同时引入自适应惩罚函数计算搜索空间的违反度,用于指导搜索空间可行区域的求解.实验结果表明SP-QPSO算法精度明显优于其它对比算法,达到了90.1％.而且该算法将传感器阵列的数量降至6个以下,最优阵列的整体规模更小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶洋	重庆邮电大学通信与信息工程学院	162	715	14.0	21.0
2	梁志芳	重庆邮电大学通信与信息工程学院	2	0	0.0	0.0
3	孔宇航	重庆邮电大学通信与信息工程学院	1	0	0.0	0.0