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针对现行的遗传算法存在进化速度过慢和过早收敛的局限,以及粒子群优化算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法应用于作业车间调度问题.将该问题中的每个调度组成一个多维向量,以此向量作为量子粒子群优化算法中的粒子进行进化,由此在解空间内搜索最优解.实例仿真结果表明,该算法收敛速度快、全局收敛性能好,可以得到比遗传算法、粒子群优化算法更佳的调度效果,证明了算法的有效性. 相似文献
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含维变异算子的量子粒子群算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对粒子群优化(PSO)算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种新的量子粒子群优化算法--含维变异算子的量子粒子群算法(QPSODMO).计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异,让所有粒子在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上.对测试函数所做的对比实验表明,所提出的QPSODMO增强了全局搜索能力,克服了PSO算法易于收敛到局部最优的缺点,也优于原始的量子粒子群算法. 相似文献
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由于量子粒子群优化算法仍有可能会出现早熟现象,因此将变异机制引入量子粒子群优化算法以使算法跳出局部最优并增强其全局搜索能力,并将改进后的量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题。仿真实例表明,该算法具有良好的全局收敛性能和快捷的收敛速度,调度效果优于遗传算法、粒子群优化算法和量子粒子群优化算法。 相似文献
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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。 相似文献
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混沌量子粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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混合量子粒子群算法求解车辆路径问题 总被引:1,自引:0,他引:1
黄震 《计算机工程与应用》2013,49(24):219-223
量子粒子群算法在求解车辆路径问题时一定程度上解决了基本粒子群算法收敛速度不够快的缺点,但是量子粒子群算法仍然存在容易陷入局部最优的缺点。利用混合量子粒子群算法对车辆路径问题进行求解,运用量子粒子群算法对初始粒子群的粒子进行更新,对粒子进行交叉操作,可以提高算法的全局搜索能力,进行变异操作,可以改善算法的局部搜索能力。以Matlab为工具进行仿真实验,实验结果表明改进后的算法在求解车辆路径问题时具有良好的性能,可以避免陷入局部最优,对比量子粒子群算法和遗传算法具有一定的优势。 相似文献
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介绍粒子群算法和具有量子行为的粒子群优化算法QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization).针对QPSO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,提出了基于QPSO算法的多方法协作优化算法,将QPSO算法与进化规划EP(Evolutionary Programming)算法协作.实验结果表明,改进算法在收敛性和取得最优值方面优于PSO算法和QPSO算法. 相似文献
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通过对具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法深入分析,把协作机制引入到QPSO算法中,提出了协作的具有量子行为的粒子群优化(Cooperative Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)算法,并详细阐述了这种算法的主要思想。测试结果表明,这种改进算法能够克服QPSO算法中的不足,增强了粒子群的优化能力。 相似文献
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混沌粒子群算法和量子粒子群算法在一定程度上改进了标准粒子群算法的搜索质量,但两者仍存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题。混沌量子粒子群算法将混沌搜索机制引入量子粒子群算法,提高了搜索效率和计算质量。用粒子群算法、混沌粒子群算法、量子粒子群算法和混沌量子粒子群算法对一平板结构进行模型修正,结果表明,混沌量子粒子群算法具有较高的搜索效率和避免陷入局部最优的能力,修正后的模型比单独采用混沌或者量子粒子群算法具有更高的修正精度。 相似文献
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对多处理机调度问题建立数学模型,提出了将量子计算和粒子群算法相结合的方法来解决这类调度问题,该方法不仅寻优速度快,而且提高了进化后期算法的收敛精度。通过对比测试,体现了量子粒子群算法的有效性。 相似文献
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阐明了具有量子行为的粒子群优化算法理论(QPSO),并提出了一种基于全局领域的参数控制方法。在QPSO中引入多样性控制模型,使PSO系统成为一个开放式的进化粒子群,从而提出了自适应具有量子行为的粒子群优化算法(AQPSO)。最后,用若干个标准函数进行测试,比较了AQPSO算法与标准PSO(SPSO)和传统QPSO算法的性能。实验结果表明,AQPSO算法具有强的全局搜索能力,其性能优于其它两个算法,尤其体现在解决高维的优化问题。 相似文献
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传统的PID控制器参数优化方法容易产生振荡和较大的超调量,因此智能算法如遗传算法(SGA)和粒子群算法(PSO)被用于参数优化,弥补传统算法的不足,但是遗传算法在进化过程中收敛速度慢,粒子群算法存在易于早熟的缺点。在分析量子粒子群算法(QPSO)的基础上,在算法中引入了权重系数,提出使用改进的量子粒子群算法(WQPSO)优化PID控制器参数。将改进量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较。最后,通过三个传递函数实例,分别使用Z-N、GA、PSO方法和改进的量子粒子群算法进行了PID控制器参数优化设计,并对结果进行了分析。 相似文献