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基于混沌机制的混合量子粒子群优化算法

Hybrid QDPSO Based on Chaos Mechanism

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【作者】 谷海红齐名军李士勇

【Author】 GU Hai-hong1,QI Ming-jun1,LI Shi-yong2 (1.Department of Electronic,Hebi Occupation Technology College,Hebi 458030;2.Harbin Institute of Technology,Harbin 150001)

【机构】 鹤壁职业技术学院电子系哈尔滨工业大学

【摘要】 针对量子粒子群优化算法在处理一般复杂函数时可以找到函数最优解但容易陷入局部极小等问题,提出利用混沌搜索解决早熟收敛的混合量子粒子群算法CODPSO。数值实验结果表明,与量子粒子群优化算法相比,该算法效率高、优化性能好,具有较强的避免局部极小能力,对初值具有较强的鲁棒性。

【Abstract】 Focusing on the problem of sensitivity to local convergence when using QDPSO to handle complex functions of the best answer,this paper proposes hybrid QDPSO,named CODPSO,which using chaos searching to solve premature convergence.Numerical simulation results show that,compared with QDPSO,it is effective,with strong ability to avoid being trapped in local minima and robust to initial value.

【关键词】 量子粒子群优化算法混沌优化早熟
【Key words】 QDPSOchaos optimizationlocal convergence
【基金】 国家自然科学基金资助项目(50138010)
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2009年12期
  • 【分类号】TP301.6
  • 【被引频次】16
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