【摘 要】
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为了提高量子粒子群算法(QPSO)的性能,利用差分进化对量子粒子群算法进行了优化.该优化算法(DE-QPSO)在粒子更新过程中,首先通过添加一个扰动来产生一个变异粒子,然后对变异
【机 构】
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莆田学院信息工程学院,南京邮电大学通信与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61702103);福建省自然科学基金资助项目(2016J01289)
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为了提高量子粒子群算法(QPSO)的性能,利用差分进化对量子粒子群算法进行了优化.该优化算法(DE-QPSO)在粒子更新过程中,首先通过添加一个扰动来产生一个变异粒子,然后对变异粒子进行交叉操作产生新的试验粒子,最后对试验粒子进行选择操作,确定进入下一次迭代的个体.用5种标准测试函数对DE-QPSO、QPSO和粒子群算法(PSO)的性能进行对比测试,结果表明DE-QPSO算法的性能明显优于PSO和QPSO算法,具有较好的应用价值.
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