【摘 要】
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为进一步改善量子行为粒子群优化算法的性能,保证搜索过程中粒子群的多样性,本文提出了基于Takagi-Sugeno(TS)模糊推理的自适应量子行为粒子群优化算法。该算法利用群体分布
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为进一步改善量子行为粒子群优化算法的性能,保证搜索过程中粒子群的多样性,本文提出了基于Takagi-Sugeno(TS)模糊推理的自适应量子行为粒子群优化算法。该算法利用群体分布和搜索进程信息,通过TS模糊推理,动态调整算法参数及迭代方式,提升种群在更大空间搜索的能力,减少陷入局部最优的几率,并通过若干标准测试函数仿真和威氏(Wilcoxon)符号秩次检验。研究结果表明,与传统的粒子群优化算法相比,自适应量子行为粒子群优化算法性能更好,不但迭代初期收敛快,而且能收敛到理论最优值,尤其对复杂高维函数的优化问题更有效。该研究改善了量子行为粒子群优化算法的性能。
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