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基于正态云模型自适应变异量子粒子群算法寻优能力

大小：1.01 MB 人气： 2017-11-09 需要积分：0

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标签：自适应(18661)粒子群算法(12952)云模型(7027)

　　为提高量子粒子群算法的寻优能力，文中提出一种新的正态云模型自适应变异量子粒子群算法。该方法采用正态云模型优化策略，引入自身最差粒子和全局最差粒子，结合自身最优粒子和全局最优粒子自适应调整势阱中心位置与收缩一扩张系数，每次迭代后生成的新粒子，以一定概率采用正态云模型对粒子进行变异操作。最后标准函数极值优化的实验结果表明，该算法的单步迭代时间较长但优化能力较同类算法有大幅度提高。
 

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