计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
9期
49-50,82
,共3页
混合整数非线性规划(MNLP)%量子粒子群(QPSO)%粒子群(PSO)
混閤整數非線性規劃(MNLP)%量子粒子群(QPSO)%粒子群(PSO)
혼합정수비선성규화(MNLP)%양자입자군(QPSO)%입자군(PSO)
Mixed-integer Nonlinear Programming(MNLP)%Quantum-behaved Particle Swarm Optimization(QPSO)%Particle Swarm Optimization(PSO)
在经典微粒群算法的基础上提出一种有较高收敛性能的智能算法:量子粒子群(QPSO)算法.并用于求解混合整数非线性规划问题.实验室证明QPSO算法收敛性能好、速度快,为求解混合整数非线性规划开辟了新途径.
在經典微粒群算法的基礎上提齣一種有較高收斂性能的智能算法:量子粒子群(QPSO)算法.併用于求解混閤整數非線性規劃問題.實驗室證明QPSO算法收斂性能好、速度快,為求解混閤整數非線性規劃開闢瞭新途徑.
재경전미립군산법적기출상제출일충유교고수렴성능적지능산법:양자입자군(QPSO)산법.병용우구해혼합정수비선성규화문제.실험실증명QPSO산법수렴성능호、속도쾌,위구해혼합정수비선성규화개벽료신도경.
Quantum-behaved Particle Swarm Optimization(QPSO) developed on the basis of classical particle swarm optimization is a method with better convergence for mixed-integer nonlinear programming.Then the experimental results indicate that QPSO handles mixed-integer nonlinear programming problems much efficiently.It is a new way for solving mixed-integer nonlinear programming problem.
