基于正態(tài)云模型自適應(yīng)變異量子粒子群算法尋優(yōu)能力
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為提高量子粒子群算法的尋優(yōu)能力，文中提出一種新的正態(tài)云模型自適應(yīng)變異量子粒子群算法。該方法采用正態(tài)云模型優(yōu)化策略，引入自身最差粒子和全局最差粒子，結(jié)合自身最優(yōu)粒子和全局最優(yōu)粒子自適應(yīng)調(diào)整勢阱中心位置與收縮一擴(kuò)張系數(shù)，每次迭代后生成的新粒子，以一定概率采用正態(tài)云模型對粒子進(jìn)行變異操作。最后標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)極值優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的單步迭代時(shí)間較長但優(yōu)化能力較同類算法有大幅度提高。
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