交叉算子量子粒子群優(yōu)化算法
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標簽：粒子群(13184)
針對量子行為粒子群優(yōu)化（ QPSO）算法在求解多維問題時優(yōu)秀維信息丟失的問題，引入交叉算子的策略，改善解的質量，提升算法性能。首先，分析了量子粒子群算法進化過程中的粒子整體更新評價策略，發(fā)現(xiàn)各維信息之間相互干擾，會丟失已經搜索到的優(yōu)秀維信息；然后，指出如果采用逐維進化方法，會指數級增加算法的復雜度；最后，提出對進化過程中的問題解采用多點交叉的策略增加優(yōu)秀維信息的保留概率，并將改進后的量子粒子群算法與線性下降參數控制策略、非線性下降參數控制策略方法通過12個CEC2005 benchmark測試函數進行了比較，并對結果進行了分析。仿真結果顯示，所提算法比改進前在10個測試函數中取得了明顯的改進效果，而比其他2種改進算法也在7個測試函數中取得了優(yōu)勢。因此該算法能夠有效提升量子粒子群優(yōu)化算法的性能。
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