计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
33期
56-62
,共7页
量子行为粒子群优化%分段Logistics映射%变异
量子行為粒子群優化%分段Logistics映射%變異
양자행위입자군우화%분단Logistics영사%변이
针对量子粒子群优化算法存在早熟收敛的问题,提出一种基于Logistics混沌映射变异的多种群量子粒子群优化算法(CMQPSO),采用分段Logistics混沌映射生成初始粒子群,根据适应度值将群体分为顶层和底层种群.顶层出现聚集时才进行高斯扰动,底层种群则按概率通过Logistics混沌变异生成分布更为均匀的粒子,提高种群的多样性,从而较好地平衡了算法的局部和全局搜索能力.对测试函数的计算表明算法较QPSO等其他算法在搜索能力和收敛速度方面有明显改进.分析了算法重要参数停滞阈值Cσ和比例系数S对搜索性能的影响,给出合理的取值范围.
針對量子粒子群優化算法存在早熟收斂的問題,提齣一種基于Logistics混沌映射變異的多種群量子粒子群優化算法(CMQPSO),採用分段Logistics混沌映射生成初始粒子群,根據適應度值將群體分為頂層和底層種群.頂層齣現聚集時纔進行高斯擾動,底層種群則按概率通過Logistics混沌變異生成分佈更為均勻的粒子,提高種群的多樣性,從而較好地平衡瞭算法的跼部和全跼搜索能力.對測試函數的計算錶明算法較QPSO等其他算法在搜索能力和收斂速度方麵有明顯改進.分析瞭算法重要參數停滯閾值Cσ和比例繫數S對搜索性能的影響,給齣閤理的取值範圍.
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