基才一种QPSO算法的阵列天线方向图综合

方向图综合技术是智能天线中的一项关键技术。由于采用普通粒子群算法存在着易于早熟和局部寻优能力不足等缺点．为此本文提出一种基于量子位概率幅编码QPSO算法的阵列天线方向图综合技术,即在方向图综合中,QPSO算法采用量子位对粒子当前位置进行编码,用量子旋转门实现对粒子最优位置的搜索,用量子非门实现粒子位置的变异以避免早熟。实际应用表明基于量子位概率福编码QPSO的方向图综合技术是切实可行的,在多零点和低旁瓣约束情况下均可以取得良好的优化效果,具有很好的推广能力。     

车间调度问题的量子粒子群优化算法设计

针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,将量子粒子群优化算法用于求解车间调度问题,按照量子粒子群优化算法的进化规则在调度空间内搜索最优解,并对量子粒子群算法的参数选择进行了研究。以典型的Job-Shop调度问题作为实验对象,实验结果表明QPSO算法相对PSO算法具有较好的全局搜索能力。     

基于量子粒子群算法的移动节点覆盖优化

提出了基于量子粒子群的无线传感器网络覆盖优化算法.由于在量子空间中粒子满足集聚态性质完全不同,使得该算法可以在整个可行区域内搜索.全局搜索能力远远优干基本粒子群,克服了粒子群算法容易陷入局部最优的缺点.仿真结果表明,该算法比基本粒子群算法拥有更好的覆盖优化效果。     

基于单纯形法的量子粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点,进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点,提出了将单纯形搜索法与量子粒子群算法混合的改进算法,更好的平衡了全局搜索和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法效率高、优化性能好,其性能远远优于一般的粒子群算法与量子粒子群算法.     

基于改进QPSO算法的阵列天线方向图综合

 针对传统智能方法在方向图综合中易于早熟和局部寻优能力不足等缺陷,在基于量子位概率幅编码的量子粒子群优化算法(QPSO)的基础上,设计一种进行收敛停滞检测,并对粒子选择性变异的新量子粒子群算法,然后将其应用于阵列天线方向图综合.仿真结果表明,在多零点和低旁瓣约束情况下新算法均可以取得良好的优化效果,而且该算法相对于近邻粒子群算法(NPSO)和免疫克隆选择算法(ICSA)来说,在方向图综合中精度更高,速度更快,具有很好的推广能力.     

基于量子混沌粒子群优化算法的分数阶超混沌系统参数估计

为了对分数阶超混沌系统中的未知参数进行准确估计,提出一种量子混沌粒子群优化算法（Quantum chaos particle swarm optimization,QCPSO）.该算法通过对量子粒子群优化算法（Quantum behaved particle swarm optimization,QPSO）的实现机理进行分析,并结合量子纠缠与混沌系统之间的相关性而实现.首先,将量子势阱中心视为混沌吸引子围绕的不动点,处于吸引子外部的粒子会逐渐聚集于吸引子之内,而处于吸引子内部的粒子会出现快速分离扩散的现象;然后,采用基于随机映射的粒子更新机制,充分保证混沌粒子的初值多样性;最后,提出了基于不动点中心的尺度自适应策略,解决了算法后期的搜索停滞问题.运用QCPSO算法对典型分数阶超混沌系统参数进行估计,结果表明,该算法在收敛速度与精度上优于改进的差分进化算法、自适应人工蜂群算法以及改进的量子粒子群优化算法.     

两阶段动态多粒子群协作优化

为了解决粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）容易陷入到局部最优的问题,提出一种两阶段动态多粒子群协作优化算法.算法中包含一个主粒子群和多个从粒子群,每个从粒子群都搜索部分问题域,主粒子群协调各从粒子群向最优解收敛并获得搜索到的最优解.在第一阶段,在粒子少的问题域产生新的从粒子群,从而确保粒子比较好地覆盖问题域.在第二阶段,删除同一子区域中位置重叠的从粒子群,减少搜索时间.用五个测试函数与两层粒子群优化（Two-layer Particle Swarm Optimization,TLPSO）进行了比较,结果表明此算法能在高维多峰函数优化时获得更好的解.     

基于MQPSO—LQPSO的RBF神经网络训练方法

带有局部搜索的量子粒子群算法是一种较为成功的改进型量子粒子群算法。将该算法用于RBF神经网络的结构优化和参数优化,在确定网络参数的同时也确定了网络的结构。在函数逼近上的仿真实验表明,这种优化是有效的。     

基于量子粒子群优化的最优障碍路径分析

针对障碍环境下空间最优路径分析问题,提出了一种基于量子粒子群优化的空间最优路径分析方法.该方法采用栅格法进行环境建模,利用量子粒子群优化算法参数少、收敛速度快、鲁棒性好、能够较好地收敛于全局最优点等优点,搜索一条无障碍路径.仿真实验结果验证了该方法的有效性,是在障碍环境中寻找一条空间最优路径的一种较好的方法.     

QPSO算法在FIR数字滤波器设计中的应用

FIR数字滤波器的设计实际上是一个多维变量寻优问题,滤波器的设计可转化为滤波器参数优化的问题。文章介绍了粒子群优化算法、量子粒子群优化算法,然后利用算法对参数空间进行搜索以获得参数的最优化,根据预期频率特性的设计要求,通过仿真实验表明设计方法的有效性。     

一种基于粒子群优化方法的改进量子遗传算法及应用

本文采用粒子群优化(PSO)方法代替量子门来更新量子比特状态,得到一种改进的量子遗传算法(QGA)——PSQGA,并根据QGA自身概率特性,引入了最优解方差函数来评价该算法的稳定性能.利用四种典型连续函数寻优问题和0/1背包问题,分别对PSQGA和改进的使用量子门的量子遗传算法(IQGA)进行了测试;并将它们应用到图像稀疏分解的实例中.结果表明,PSQGA算法的寻优能力及稳定性均优于IQGA,且具有更好的收敛性以及更强的连续空间搜索能力,适合于求解复杂优化问题.     

三目标柯西粒子群算法的电力系统无功优化

通过建立有功网损最小、电压偏差最小和静态稳定电压裕度最大的三目标无功优化模型。提出柯西粒子群算法,并针对IEEE14节点系统进行三目标电力系统无功优化。当种群多样性较差时,通过对交叉的粒子进行柯西变异从而扩大搜索空间,提高种群多样性,防止出现过早的收敛,进而避免了算法陷入局部最优解的问题,同时也提高了收敛速度。通过数据测试和比较柯西粒子群算法在收敛速度、精度、全局搜索能力上均优于常规差分进化算法和常规粒子群算法。其结果验证了该模型和算法的有效性,为电力系统安全经济运行提供了参考。     

基于改进LSSVM的城市轨道交通供电故障诊断方法

小样本条件下供电系统故障快速诊断是保证城市轨道交通安全稳定运行的保证.文中提出了一种基于量子粒子群优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的供电系统故障诊断方法.该方法首先基于主成分分析提取能够表征系统运行状态的特征参数,并降低数据维数.然后利用LSSVM构建小样本故障诊断模型,通过量子粒子群算法对LSSVM模型参数进行优...     

新的自适应免疫量子粒子群优化算法

为了克服粒子群优化算法早熟收敛以及粒子在进化过程中缺乏很好的方向指导的问题,算法中采用了量子技术以及免疫机制来提高粒子群的收敛速度和寻优能力,从而获得了一个新的自适应免疫量子粒子群优化算法.仿真试验表明该算法具有较好的性能.     

A New Class of Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm

A new class of hybrid particle swarm optimization （PSO） algorithm is developed for solving the premature convergence caused by some particles in standard PSO fall into stagnation. In this algorithm, the linearly decreasing inertia weight technique （LDIW） and the mutative scale chaos optimization algorithm （MSCOA） are combined with standard PSO, which are used to balance the global and local exploration abilities and enhance the local searching abilities, respectively. In order to evaluate the performance of the new method, three benchmark functions are used. The simulation results confirm the proposed algorithm can greatly enhance the searching ability and effectively improve the premature convergence.     

改进型免疫量子粒子群算法求解TSP问题

为了克服粒子群优化算法早熟收敛以及量子粒子在进化过程中缺乏很好的方向指导的问题,受生物免疫系统与量子计算思想的启发,采用了量子技术以及免疫机制,把免疫思想应用到量子粒子群算法,提出了免疫量子粒子群算法.可以指导粒子朝着更优方向进化,提高了量子粒子群的收敛速度和寻优能力,实验结果表明,仿真实验表明所提算法具有较好的性能,在求解TSP问题时收敛速度和寻优能力都取得了更好的效果.