高维多峰函数的量子行为粒子群优化算法改进研究
针对群智能优化算法求解高维多峰函数难以优化粒子每一维和易陷入局部极值点问题,在分析量子行为粒子群优化(QPSO)算法机理的基础上,对QPSO算法进行改进,采取前后代粒子逐维对比优化,并构造一种新的调控收缩扩张系数函数。实验结果表明,改进算法在收敛精度和收敛速度上明显优于QPSO 算法,具有很强的避免陷入局部最优的能力,非常适合求解高维、多峰优化问题。
量子行为粒子群优化、高维多峰函数、收缩扩张系数
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TP301(计算技术、计算机技术)
北京自然科学基金项目9142003
2016-11-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1967-1972