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。     

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。     

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   

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量子粒子群算法

为提高智能组卷的效率,提出一种求解组卷问题的带自适应变异的量子粒子群优化(AMQPSO)算法。首先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;其次基于项目反应理论,构建分步组卷问题的数学模型,减少组卷冗余度和提高组卷效率。仿真实验表明,与遗传算法相比,所提出的算法在组卷成功率和组卷质量方面均具有更好的性能。     

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。     

基于粒子群算法的武器目标分配仿真

介绍防空作战过程中武器目标分配(WTA)问题,分析了武器目标分配问题研究的基本内容,建立了武器目标分配的数学模型,利用粒子群算法进行求解,给出武器目标分配问题的Matlab程序.     

图像压缩中基于量子行为的粒子群优化算法研究

为了降低图像存储、传输的空间复杂度,必须对图像进行压缩。为此,研究如何将量子行为的粒子群优化算法（QPSO）运用于图像压缩。在图像的压缩处理中,先对原始图像元素序列进行排序,再根据收敛性要求对压缩编码进行优化。实验结果表明该算法压缩效果优于经典遗传算法(GA)。     

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。     

一种基于混合量子行为粒子群优化算法的图像配准方法

针对多模医学图像配准的高精度要求,以最大化互信息图像配准方法为基础,提出了一种基于混合量子行为的粒子群优化(HQPSO)算法的多模医学图像配准新方法。实验结果表明,在多模医学图像配准应用中,新算法的实际性能不仅优于传统的Powell算法和PSO算法,也比QPSO算法有一定的优势。上述结论为医疗图像诊断分析提供了一种新的有效方法。     

基于多样性变异的量子行为粒子群优化算法

为了克服量子行为的粒子群优化（QPSO）算法存在早熟收敛的缺点,本文提出了一种改进的QPSO算法,在QPSO算法中加入多样性变异算法,设置多样性函数,当多样性较少时,执行变异操作。扩大了种群搜索过程中的搜索范围,避免了种群多样性不断下降。典型标准函数优化的仿真结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力。     

基于改进多目标HQPSOGA求解武器目标分配问题

由于进化算法求解多目标问题时易过早丧失种群多样性,造成早熟收敛,提出一种粒子多样性判别方法.基于随机选择的聚类算法与模糊贴近度原则综合求解粒子多样性贡献度,用于混合量子行为粒子群和可调节遗传算法的粒子群迭代中,结合随机新增粒子更新个体最优解,引导粒子向Pareto最优解靠近.仿真表明,所提方法是一种有效的多样性保持方法,具有更强的全局寻优能力,可有效提高求解质量,在武器-目标分配问题上求解精度更高.     

一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法

针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDWPSO)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法(DCWPSO),在该算法中引入聚焦距离变化率的概念,并根据它对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为关于聚焦距离变化率的函数.在每次遮代时算法可根据当前粒子群聚焦距离变化率的大小动态地改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性.对6个典型函数的测试结果表明,DCWPSO算法的收敛速度明显优于LDWPSO算法,收敛精度也有所提高.     

量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,提出一种量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法。该算法引入的基于新距离标准的量子粒子群(AQPSO)算法不仅可以降低初始点敏感度,较快地收敛到最优解,而且能够提高全局搜索能力。仿真实验证明,该融合算法在摆脱局部最优区域,保证收敛速度同时使得聚类效果较好。     

基于量子行为粒子群算法的微电网优化配置

关于微电网的优化配置问题,是在功率平衡等一系列约束的前提下,以投资成本、环境因素等为目标,优化配置微电网中各微电源的数量.微电网的优化配置是一个动态多维非线性优化问题,传统的优化算法收敛速度慢,容易陷入局部最优,而量子行为粒子群算法以其搜索能力强、收敛速度快和解的精度高等特点,可以很好的求解微电网的优化配置问题.以某地的气象和负荷数据为例,在满足用户的冷热电负荷需求前提下,求解微电网的配置.结果表明,采用量子行为粒子群算法,可以得到各微电源容量的最佳配比方案.     

武器-目标分配问题的模拟退火算法

武器-目标分配(WeaponTargetAssignment)问题是一个典型的优化问题,模拟退火算法是求解此问题的一种有效方法。文章采用模拟退火算法对WTA问题进行求解,通过实验得到了理想的仿真结果。     

基于量子行为微粒群优化算法的图像增强方法

为了提高图像增强的自适应性和通用性,提出了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图像增强方法,将图像增强作为最优化问题来明确地表示。并且使用了一种新的目标函数评价算法的性能。QPSO没有过多参数需要调整,随机性强,能够保证算法的高效性和全局收敛性。实例仿真证实了QPSO在图像增强上的有效性和优越性。     

新的全局-局部最优最小值粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的收敛速度,克服陷入局部最优的缺点,在全局-局部最优粒子群优化算法的基础上,提出了一种新的改进粒子群优化算法——全局-局部最优最小值粒子群优化算法.该算法把惯性权重和学习因子分别通过结合全局和局部最优最小值来进行改写,速度更新公式也做了相应的简化.仿真实验表明该算法在收敛速度和寻优质量上都优于基于LDIW策略改进的粒子群算法和全局-局部最优粒子群算法.     

求解矩形包络问题的量子行为粒子群优化算法

介绍了一种利用量子行为粒子群算法（QPSO）求解矩形包络的方法。矩形包络是将二维不规则形状样片用它们的最佳包络矩形来代替,是服装排料的第一步。实验结果表明量子行为粒子群算法比粒子群算法,遗传算法能更好地解决求二维不规则形状样片的矩形包络的问题。