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基于正態云模型自適應變異量子粒子群算法尋優能力

大小:1.01 MB 人氣: 2017-11-09 需要積分:0

  為提高量子粒子群算法的尋優能力,文中提出一種新的正態云模型自適應變異量子粒子群算法。該方法采用正態云模型優化策略,引入自身最差粒子和全局最差粒子,結合自身最優粒子和全局最優粒子自適應調整勢阱中心位置與收縮一擴張系數,每次迭代后生成的新粒子,以一定概率采用正態云模型對粒子進行變異操作。最后標準函數極值優化的實驗結果表明,該算法的單步迭代時間較長但優化能力較同類算法有大幅度提高。
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