求解粮库选址问题的量子粒子群优化算法*

首先分析粮食仓库选址的原则和影响因素等,研究建立了粮库选址模型;进而考虑带障碍约束条件,采用量子粒子群优化的空间聚类分析方法,解决了粮库选址问题;最后,以河南省粮库选址为实例进行了模型验证.实验表明,使用量子粒子群优化方法提高了粮库选址的科学性,为科学合理地进行粮库建设与布局提供了决策依据.     

多量子粒子群协同优化算法研究

针对标准粒子群优化（PSO）算法及其改进算法存在的局部收敛与收敛速度问题,提出了一种多量子粒子群协同优化（QPSCO）方法。该算法采用双层的多粒子群协同优化结构：用多个量子粒子群在底层独立地搜索解空间,同时引入参数变异策略,以扩大搜索范围;上层用1个量子粒子群追逐当前全局最优解,并对飞离搜索区域粒子的位置用新位置取代,以加快算法收敛。在此基础上,将该算法应用于实际控制系统低阶时滞对象的PID控制器设计中。仿真结果表明,QPSCO是一种有效的参数优化算法,与标准PSO、QPSO等算法相比具有更好的全局收敛性能。     

量子粒子群在投影寻踪聚类中的应用

提出基于量子粒子群的投影寻踪聚类算法,该算法将量子粒子群的全局搜索能力与投影寻踪对高维数据的降维能力相结合,有效解决了高维数据聚类计算量大效率低的问题。并将该算法应用于三种不同的测试数据,仿真实验结果表明该算法具有更好的效率,且提高了聚类效果,是解决高维聚类问题的一种有效方法。     

基于高斯扰动量子粒子群优化的图像分割算法

研究图像提取问题,在处理由不同种类纹理区域组成的彩色图像时,针对克服量子粒子群优化(QPSO)聚类算法由于早熟现象导致图像分割过程中难以计算出精确纹理区域,为了能准确提取图像目标和提高精度,提出了基于高斯扰动的量子粒子群优化(GQPSO)的新型聚类算法.受益于高斯扰动,GQPSO 改善了 QPSO 固有的多样性下降和陷入局部早熟的问题,而快速逼近全局最优解.对 Berkeley Segmentation 数据库中的 6 幅图像的分割实验结果表明,相比于 PSO 和 QPSO,GQP-SO 的聚类效果和性能均有明显改善.     

基于MATLAB的量子粒子群优化算法及其应用

量子粒子群优化(QPSO)算法是在经典的粒子群优化(PSO)算法的基础上所提出的一种具有量子行为的粒子群优化算法,具有高效的全局搜索能力.通过求解J.D.Schaffer提出的多峰函数优化问题的实验分析表明,方法具有良好的收敛性和稳定性.     

一种量子行为粒子群优化动态聚类算法*

为了改善量子行为粒子群优化算法的收敛性能,避免粒子早熟问题,提出了一种基于完全学习策略的量子行为粒子群优化算法。由此设计了一种新的数据聚类算法,新的聚类算法通过特殊的粒子编码方式在聚类过程中能够自动确定最佳的聚类数目。在五个测试数据集上与其他两种动态聚类算法进行聚类实验比较,实验结果表明,基于完全学习策略的量子行为粒子群优化动态聚类算法能够获得较好的聚类结果,有着良好的应用前景。     

基于量子粒子群优化的网络入侵检测算法

提出了一种将量子粒子群优化算法和半监督模糊核聚类算法相结合的混合算法,用以解决入侵检测算法中模糊聚类算法对初始值敏感,容易陷入局部最优的问题。该算法对少量标记数据进行监督聚类得到正确模型,运用这个模型指导大量未标记数据进行聚类,扩充标记数据集合,对仍没有确定标记的数据利用量子粒子群优化的模糊核聚类算法进行聚类,确定其标记类型。通过KDD CUP99实验数据的仿真,实验结果表明,该算法在入侵检测中能获得理想的检测率和误检率。     

基于量子粒子群算法的聚类分析方法

针对K-均值聚类方法受初始聚类中心影响,容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于量子粒子群算法的聚类方法,该方法引入了动态调整量子门旋转角和量子变异操作,采用改进的变异算子,使粒子群体保持品种的多样性和优良性,避免陷入局部最优,同时结合粒子群优化算法,增加粒子群的全局搜索能力。仿真实验表明该方法在全局寻优能力和收敛效率上都有所提高。     

混沌量子粒子群优化算法

针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了混沌量子粒子群优化算法.采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种基于混沌搜索的新方法,提高了搜索效率.数值实验结果表明,混沌量子粒子群算法效率高、优化性能好,且具有很强的避免陷入局部最优的能力,其性能远远优于一般的粒子群算法和量子粒子群算法.     

基于量子粒子群的进化聚类设计模糊控制器

针对模糊控制器设计困难的问题,提出用基于量子粒子群的进化聚类方法从数据中分析提取模糊规则以设计模糊控制器,并提出新型的进化编码方案以解决需要预先确定聚类数目的问题.据此方法建立了可视化CAD平台,然后进行工程化实现,用所设计的模糊控制器对水箱液位进行控制.运行结果表明,较之传统聚类方法设计模糊控制器,设计的模糊控制器具有更好的动态和稳态性能,从而证明了该设计方法及相应CAD平台的有效性和实用性.     

基于量子粒子群优化算法的最小交叉熵多阈值图像分割*

首先提出了一种减少最小交叉熵适应度函数计算量的快速递推编程技术;然后采用量子粒子群优化法搜索获得图像最优多阈值,并用该阈值实现图像分割。实验分析结果表明,该方法具有实现阈值寻优速度快,最优解对应图像分割效果好的特点。     

一种基于量子行为的改进粒子群算法

研究粒子群优化算法（PSO）的收敛速度,以提高该算法性能是PSO的一个重要而且有意义的研究。Jun Sun 等人通过对PSO系统下的单个个体在量子多维空间的运动及其收敛性的分析,提出了具有函数形式的粒子群算法（Quantum Delta-Potential-Well-based PSO）。在此基础上进行了改进,用粒子的速度来产生一个随机数引导粒子向最优解快速靠拢,并对速度的处理采取了新的策略。仿真结果表明：该改进算法对收敛速度有非常好的改善,而且稳定性也较好。     

基于粒子群算法的城市消防点选址研究

结合粒子群算法提出一个城市消防点选址问题的研究模型.该算法利用局部寻优能力对初始粒子进行优化,并利用粒子群优化算法进行全局寻优.     

一种混沌优化机制的双量子粒子群优化算法

针对量子粒子群优化算法（quantum delta Particle Swarm Optimization,PSO）在处理高维复杂函数时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和算法通用性不强等缺点,提出了一种基于混沌优化机制的双量子粒子群优化算法。它借鉴群体位置方差的早熟判断机制,同时提出了一种逐步缩小搜索变量空间的新方法。典型数值实验表明,该算法效率高、优化性能好、对初始位置具有很强的鲁棒性。尤其是该算法具有很强的避免局部极小能力,其性能远远优于单一优化方法。     

基于量子粒子群优化算法的结构损伤识别

提出一种以广义柔度矩阵为损伤指标,基于量子粒子群优化算法的结构损伤识别方法.该方法根据结构损伤前后广义柔度矩阵差与结构物理参数变化关系,将结构广义柔度矩阵识别问题转化为优化问题,进而采用系统辨识能力较强的量子粒子群优化算法搜索目标函数最优值,从而达到损伤位置和损伤程度同时识别的双重效果.最后通过简支梁数值模拟对该方法的有效性进行了验证.     

基于粒子群优化的模糊C-均值聚类改进算法

针对模糊C-均值聚类算法(FCM)存在易陷入局部优化的问题,将粒子群优化算法(PSO)和模糊C-均值聚类算法FCM相结合,提出了一种新的模糊聚类算法PSO-FCM.该算法使用PSO算法来代替FCM的迭代过程以实现模糊聚类,具有了很强的全局搜索能力,从而不用再为得到好的聚类效果而反复选择初值.仿真实验结果表明,提出的模糊聚类算法提高了FCM的搜索能力,具有更好的稳定性和健壮性,优化能力增强,提高了聚类的效率和效果.     

求解无等待Job Shop调度的量子粒子群算法

针对无等待Job Shop问题,采用量子粒子群优化算法对其进行了求解。该算法采用位置矢量的编码方式,全左移验证方式计算适应值。最后通过MATLAB对实例问题的仿真测试,量子粒子群优化算法不仅收敛速度快,而且还具有较好的求解质量。     

基于粒子群算法的测井岩心深度自动归位研究

为解决传统岩心深度手动归位不准确、主观性强等缺点,提出了一种利用粒子群算法实现岩石物理实验数据深度自动归位的方法。基于同一深度的测井参数与岩心的物理试验数据具有相关性这一事实,以测井曲线深度为基准,寻找岩心深度全局位移最小、数值变化趋势对应性最好的优化算法。实验表明：用粒子群算法可以快速有效地实现以测井曲线深度为标准的岩心深度自动归位。     

基于量子粒子群的BP网络用于入侵检测

针对遗传算法、粒子群算法等BP网络的学习算法对高维复杂问题仍易早熟收敛,且无法保证收敛到最优解。把量子粒子群算法应用于BP网络的学习中,并把改进BP网络用于入侵检测。通过KDD99CUP数据集分别对基于不同学习算法的BP网络进行了实验比较,结果表明:该算法的收敛速度较快,可在一定程度上提高入侵检测系统的准确率和降低的误报率。