摘要:針對量子粒子群算法存在的問題,設計基于公共歷史的兩種群并行搜索的量子粒子群算法。在利用群體歷史優質解及最優粒子變異的基礎上,對粒子群進行篩選,加快粒子群的收斂速度。并采用兩種群并行搜索,防止同時陷入局部極值。通過多個函數的測試,該算法在收斂速度及尋找全局最優方面。都表現出較好的效果。
關鍵詞:粒子群優化算法;量子粒子群優化算法;公共歷史;并行搜索;局部最優
中圖分類號:TP301 文獻標識碼:A
計算技術與自動化2009年1期
1《師道·教研》2024年10期
2《思維與智慧·上半月》2024年11期
3《現代工業經濟和信息化》2024年2期
4《微型小說月報》2024年10期
5《工業微生物》2024年1期
6《雪蓮》2024年9期
7《世界博覽》2024年21期
8《中小企業管理與科技》2024年6期
9《現代食品》2024年4期
10《衛生職業教育》2024年10期
關于參考網