一种优化高维函数的量子-粒子群算法

摘要：

提出了一种改进的量子-粒子群算法来改善维数束缚问题.对于存在高维问题的量子-粒子群算法,引入了相互学习方法,使用多个粒子群用来优化解向量的分量,从而帮助粒子群克服维数束缚找到最优解;另外在每一次迭代过程中根据遗传算法中适应度函数对参与相互学习的粒子解的数目进行最优选取,从而有效减少了时间花费.对经典函数的测试计算表明,改进的混合算法确保了搜索精度,在时间花费上也得到了较好的改善.

关键词：粒子群、量子、相互学习、适应度函数

所属期刊栏目：27

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60474030

在线出版日期：2008-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：2885-2887