一种量子粒子群算法的改进方法

摘要：

针对量子粒子群算法存在的问题，设计了基于公共历史的两种群并行搜索的量子粒子群算法。在利用群体历史优质解及最优粒子变异的基础上，对粒子群进行筛选，加快粒子群的收敛速度，并采用两种群并行搜索，防止同时陷入局部极值。通过多个函数的测试，该算法在收敛速度及寻找全局最优方面，都表现出较好的效果。

关键词： 粒子群优化算法 公共历史 并行搜索 局部最优 收敛速度 全局最优

作者: 杨传将 刘清 黄珍

作者单位: 武汉理工大学自动化学院,湖北 武汉 430063

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国自动化学会中南六省(区)第26届学术年会

会议地点: 湖北十堰

会议语种:中文

在线出版日期: 2008-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）