论文研究-基于高斯扰动的量子粒子群优化算法.pdf

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文件名称：论文研究-基于高斯扰动的量子粒子群优化算法.pdf
文件大小：458KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 11:54:33
量子粒子群优化算法,平均位置,全局最优位置,高斯扰动 针对量子粒子群优化（QPSO）算法在优化过程中面临早熟问题，提出了在粒子的平均位置或全局最优位置上加入高斯扰动的QPSO算法，可以有效地阻止粒子的停滞，因此较容易地使粒子避免陷入局部最优。为了评估算法的性能，利用标准测试函数对标准PSO算法、QPSO算法以及基于高斯扰动的QPSO算法进行了比较测试。其结果表明，该算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。