基于量子行为粒子群优化算法的工程应用
粒子群优化(Paricle Swarm Optimization,PSO)算法是群体智能算法的典型代表之一,在很多领域得到了成功应用,但该算法不能保证得到全局最优解。针对这个缺点,研究人员利用量子力学中的相关理论,结合粒子群的基本收敛性质,提出了一种新的PSO算法模型——QPSO(Quantum-behaved PSO,QPSO)算法,该算法简单易于使用且具有良好的全局搜索能力,经工程应用实例证明,该算法在解决优化问题上具有良好的求解性能。本文对QPSO算法进行了较深入的分析,并对该算法及其改进算法在工程领域的应用进行了较为全面的论述,并展望了QPSO算法的发展趋势与其应用领域扩展。
群体智能 量子行为粒子群优化 工程应用
王善立 龙军 韦志医
广西大学电气工程学院,南宁530004;广西电力系统最优化与节能技术重点实验室,南宁530004
国际会议
长沙
中文
1016-1021
2014-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）