【摘 要】
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为提高引力搜索算法的优化能力,通过在原始算法中融合量子计算,提出一种量子行为引力搜索算法.该算法采用类似量子行为粒子群优化的寻优机制,在每步迭代中,计算个体适应度,根
【机 构】
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中国石油勘探开发研究院,东北石油大学计算机与信息技术学院,
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为提高引力搜索算法的优化能力,通过在原始算法中融合量子计算,提出一种量子行为引力搜索算法.该算法采用类似量子行为粒子群优化的寻优机制,在每步迭代中,计算个体适应度,根据适应度计算个体质量,取前K个质量最大的个体作为候选集.采用轮盘赌方法在候选集中选择一个作为Delta势阱的中心,调整其他个体向该中心移动完成一步优化,在优化过程中使K值单调下降,以期达到探索和开发的平衡.标准函数极值优化的实验表明,所提出的算法比原算法在优化能力和优化效率两方面都有明显提高.
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