量子粒子群优化算法的控制参数分析

摘要：

针对现有的量子粒子群优化算法(QPSO)中收缩一扩张系数α取固定值或线性变化时,不能很好地适应复杂的多维非线性优化搜索问题,提出了两种参数α控制策略:基于Logistic函数的动态非线性递减策略和自适应参数调整策略.在第一种策略中引入S型函数来描述α值在进化过程中的动态变化特性,第二种策略中引入反馈调节方式来控制α值的变化.几个典型函数的实验测试结果表明,两种改进后的参数调整策略对于复杂优化问题在收敛速度和平均最优值上都有所改善,明显优于取固定值或线性变化策略.

关键词： 量子粒子群优化算法 控制参数 动态非线性递减策略 自适应参数调整策略

作者: 陶重阳 杨新宇 于翔深 赵航

作者单位: 四川大学 吴玉章学院,成都 610065 四川大学 电子信息学院,成都 610065

会议类型: 国内会议

会议名称: 2014年全国开放式分布与并行计算学术年会

会议地点: 湖北襄阳

会议语种:中文

页码: 169-171,214

在线出版日期: 2014-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）