基于混合概率的新型小波变异量子粒子群算法

摘要：

量子粒子群算法(QPSO)具有全局寻优能力不强，且容易陷入局部最优的缺陷，因此，针对这个问题，提出了一种基于混合概率的新型小波变异量子粒子群(M-WMQPSO)算法的改进算法。该算法首先在粒子进化方程中引入高斯分布，采用混合概率分布进化方程取代标准 QPSO 进化方程，以此来提高算法的寻优能力。接着，为了更好地提高算法的全局寻优能力，改善算法容易陷入局部最优的缺陷，在粒子进化过程中以一定的概率对粒子进行新型小波变异处理，增加粒子种群的多样性，避免了粒子在寻优过程中陷入局部最优，从而实现算法全局寻优的目的。最后，采用六个典型测试函数对该改进算法的性能进行验证。测试结果表明，改进算法的寻优能力和避免局部最优能力都有很大提高。

关键词：量子粒子群算法、混合概率、小波、局部最优、全局最优

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金项目BK20141180;江苏省结构工程重点实验室开放课题ZD1405

在线出版日期：2016-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：78-81,85