改进量子行为粒子群算法智能组卷策略研究

提出一种求解智能组卷问题的改进量子粒子群算法。首先,通过定义粒子进化速度及粒子聚集度,将惯性权重表示为粒子进化速度和粒子聚集度的函数,使惯性权重具有自适应性。其次,将慢变函数引入传统位置更新公式中,以有效地解决陷入局部最优解的问题。最后,根据项目反应原理对组卷问题进行数学建模。仿真实验表明,与标准粒子群算法和量子粒子群算法相比,所提算法在组卷成功率和组卷效率方面均具有更好的性能。     

一种求解武器目标分配问题的量子粒子群算法

为了提高武器目标分配相似文献   

权重自适应调整的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收敛速度慢、易陷入局优的问题,利用混沌算子的遍历性提出了基于惯性权重自适应调整的混沌量子粒子群优化算法。新算法首先引入聚焦距离变化率的概念,将惯性因子表示为关于聚焦距离变化率的函数,从而使算法具有动态自适应性;其次,在算法中嵌入有效判断早熟停滞的方法,一旦检索到早熟迹象,根据构造的变异概率对粒子进行变异使粒子跳出局部最优,从而减少无效迭代。对高维测试函数的实验表明:改进算法的性能优于经典的PSO算法,基于量子行为的PSO算法。     

改进量子行为粒子群算法求解武器目标分配问题

为了提高武器目标分配(WTA)问题的求解效率和性能, 提出一种求解武器目标分配问题的改进量子粒子群优化算法. 首先, 通过定义粒子进化速度及粒子聚集度, 将惯性权重表示为粒子进化速度和粒子聚集度的函数, 使惯性权重具有自适应性. 其次, 将慢变函数引入传统位置更新公式中, 有效地克服陷入局部最优解的问题. 最后, 以分配各类武器迎击来袭目标的失败概率最低为目标, 建立多种类型武器目标分配问题模型. 仿真实验表明, 提出的算法能快速给出武器目标分配问题的最好或较好分配方案; 能高效地求解武器目标分配问题.     

量子行为粒子群优化算法在公交调度优化中的应用

以公交费用最小和乘客平均等待时间最短为目标构建优化调度模型,针对已有算法在求解这类调度问题存在的早熟收敛、优化效率较低的缺点,提出了一种惯性权重自适应调整的量子行为粒子群优化算法。首先引入聚焦距离变化率的概念,将惯性权重因子表示为关于聚焦距离变化率的函数,从而使算法具有动态自适应性;同时在算法中嵌入了一种判断和避免搜索早熟和停滞的有效方法。优化实例的结果分析表明,该算法能有效地解决公交车辆的调度优化问题。     

量子行为粒子群算法在基因聚类中的应用

在PSO算法的基础上提出的基于量子行为的QPSO算法,并将其应用到基因表达数据集上。QPSO基因聚类算法是将N条基因根据使TWCV（Total Within-Cluster Variation）函数值达到最小分到由用户指定的K个聚类中。根据K-means算法的优点,利用K-means聚类的结果重新初始化粒子群,结合QPSO和PSO的聚类算法提出了KQPSO和KPSO算法。通过在4个实验数据集上利用K-means、PSO、QPSO、KPSO、KQPSO 5个聚类算法得出的结果比较显示QPSO算法在基因表达数据分析上具有良好的性能。     

运用粒子群优化算法估计IRT参数

本文引入粒子群优化算法进行项目反应理论的参数估计。作者在阐述项目反应理论参数估计方法与粒子群优化算法原理的基础上设计了IRT参数估计的PSO算法。     

应用于武器-目标分配问题的量子行为粒子群优化算法

武器-目标分配(WTA)问题是现代战争中一个十分重要的问题。以分配武器迎击全部目标的失败概率最小为目标,构建武器-目标分配问题模型;针对已有算法求解这类问题存在的早熟收敛、优化效率较低的缺点,提出一种惯性权重自适应调整的量子行为粒子群优化算法。首先引入聚焦距离变化率的概念,将惯性权重因子表示为关于聚焦距离变化率的函数,从而使算法具有动态自适应性;同时在算法中嵌入一种判断和避免搜索早熟和停滞的有效方法。优化实例的结果分析表明,该算法能有效地解决武器-目标分配问题。     

具有量子行为的粒子群优化算法的改进

为改善基本粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度、计算精度,基于标准PSO算法和量子理论基础之上,提出一种改进的基于量子行为的PSO算法—WbQPSO算法。新算法中,采用全同粒子系更新位置,并引入混沌思想,对每个粒子进行混沌搜索,另外通过在Mbest_i中加入权重系数,试图改善粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度以及计算精度。对经典函数的测试计算表明：改进算法的性能优于经典的PSO算法,基于量子行为的PSO算法。     

一种求解组卷问题的二元粒子群算法

从一维细胞自动机模型入手,设计了一种求解二元离散优化问题的二元粒子群算法细胞自动机模型（BPSO-CA）。然后将其用来求解组卷问题,同时对BPSO-CA模型进行扩展,得到一次能产生多套有一定重复率或重复率为0的标准化试卷。仿真实验表明该模型能快速有效地完成组卷,具有较强的实用价值。     

基于多种群量子粒子群优化的属性约简

现代工业发展要求迅速、可靠地实现故障诊断。针对粒子群约简算法易陷入局部最优等问题,提出了一种多种群量子粒子群优化算法（MIQPSO）。该算法对量子粒子群算法进行分群,并通过接种疫苗,指导粒子朝更优化方向进化,提高了量子粒子群的收敛速度和寻优能力。利用UCI相关数据集,通过对Hu算法、粒子群算法、量子粒子群算法、多种群量子粒子群算法的粗糙集属性约简验证,结果表明,基于多种群量子粒子群优化的约简算法具有良好的约简效果。     

一种基于Cauchy变异的量子粒子群算法

和其他优化算法相比,粒子群算法有着简单易实现以及寻优结果快的优点,但研究结果表明标准粒子群算法在优化过程中存在着易于陷入最小的缺陷。文章提出了一种基于Cauchy策略的量子-粒子群算法。标准测试函数的仿真结果表明,新的算法不仅能够提高算法的全局搜索能力,而且能够加快算法的寻优速度,能够应用在实际工程中的函数优化问题。     

一种多尺度协同变异的粒子群优化算法

为了改善粒子群算法易早熟收敛、精度低等缺点,提出一种多尺度协同变异的粒子群优化算法,并证明了该算法以概率1收敛到全局最优解.算法采用多尺度高斯变异机制实现局部解逃逸.在算法初期阶段,利用大尺度变异及均匀变异算子实现全局最优解空间的快速定位;随着适应值的提升,变异尺度随之降低;最终在算法后期阶段,利用小尺度变异算子完成局部精确解空间的搜索.将算法应用6个典型复杂函数优化问题,并同其他带变异操作的PSO算法比较,结果表明,该算法在收敛速度及稳定性上有显著提高.     

一种采用完全学习策略的量子行为粒子群优化算法

为了进一步提高量子行为粒子群优化（QPSO）算法的全局收敛性能,有效改善算法中存在的粒子早熟问题提出一种基于完全学习策略的改进QPSO算法（CLQPSO）.该学习策略改变了QPSO中局部吸引子的更新方式,充分利用了种群的社会信息.采用8个测试函数对算法性能进行比较分析.实验结果表明,所提出的改进算法不仅收敛速度快,而且全局收敛能力好,收敛精度优于PSO算法和QPSO算法.     

基于量子行为特性粒子群和自适应网格的多目标优化算法

为了能够找到更多真实的Pareto最优解和提高所求最优解的分布均匀性,提出了一种新型的基于量子行为特性粒子群优化和自适应网格的多目标量子粒子群优化算法.利用量子行为特性粒子群优化算法的寻优优势快速地接近真实的Pareto最优解,引入高斯变异算子增强搜索解的多样性.通过设置一个外部存储器保留搜索过程中找到的Pareto最优解,采用自适应网格法对外部存储器中最优解进行更新和维护操作,使得从中选择的领导粒子能够引导粒子群最终找到真实的Pareto最优解.仿真结果表明所提算法具有更好的收敛性能和更均匀的分布性能.     

基于分块互信息和量子粒子群算法的图像配准

多模图像的配准是图像融合等图像处理需要先行解决的问题.本文提出了一种基于分块互信息和量子粒子群的配准方法,在配准中利用分块互信息值为相似性测度,并用量子粒子群算法求解配准所需的空间变换参数.实验表明:该方法能够避免陷入局部极小值而且速度得到明显改善,其运用于多模图像配准,可以得到理想的效果.     

双群体随机微粒群算法

以保证全局收敛的随机微粒群算法为基础,文章提出了一种双群体随机微粒群算法——DB-SPSO。该方法采用两个群体同时进化,一个群体在进化过程中所出现的停止微粒由另一群体的微粒来代替,并和此群体中其余的微粒一起继续进化。通过对此算法的参数适用范围及收敛率进行讨论,给出了此算法的适用范围。其仿真结果表明:对于单峰函数和多峰函数,此算法都能够取得较好的优化效果。