| 基于边界变异的量子粒子群优化算法 |
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| 引用本文： | 林星,冯斌,孙俊.基于边界变异的量子粒子群优化算法[J].计算机工程,2008,34(12):187-188. |
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| 作者姓名： | 林星 冯斌 孙俊 |
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| 作者单位： | 江南大学信息工程学院,无锡,214122 |
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| 摘 要： | 将边界变异操作引入到量子粒子群优化算法中，提出基于边界变异的量子粒子群优化算法QPSOB。该算法将越界粒子随机分布在边界附近的可行域内，以增加种群的多样性、提高算法的全局搜索能力。仿真实验证明其全局收敛性能优于量子粒子群优化算法。
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| 关 键 词： | 边界变异 多样性 量子粒子群优化算法 |
| 文章编号： | 1000-3428(2008)12-0187-02 |
| 修稿时间： | 2007年7月28日 |
Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Bounded Mutation |
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| LIN Xing,FENG Bin,SUN Jun.Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Bounded Mutation[J].Computer Engineering,2008,34(12):187-188. |
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| Authors: | LIN Xing FENG Bin SUN Jun |
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| Affiliation: | (School of Information Technology, Southern Yangtze University, Wuxi 214122) |
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| Abstract: | This paper introduces a bounded mutation operator into Quantum-behaved Particle Swarm Optimization(QPSO) algorithm and proposes QPSOB. It distributes the particle randomly beyond the boundary around the boundary. The modified algorithm increases diversity of population, and improves global searching ability. Experimental results show that QPSOB has stronger global convergence ability than QPSO. |
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| Keywords: | bounded mutation diversity Quantum-behaved Particle Swarm Optimization(QPSO) algorithm |
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