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基于量子粒子群求解混合整数非线性规划
引用本文:张兰,邢志栋. 基于量子粒子群求解混合整数非线性规划[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(9): 49-50. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.09.015
作者姓名:张兰  邢志栋
作者单位:1.西北大学 数学系,西安 710127 2.西安航空职业技术学院 基础部,西安 710089
摘    要:在经典微粒群算法的基础上提出一种有较高收敛性能的智能算法:量子粒子群(QPSO)算法。并用于求解混合整数非线性规划问题。实验室证明QPSO算法收敛性能好、速度快,为求解混合整数非线性规划开辟了新途径。

关 键 词:混合整数非线性规划(MNLP)  量子粒子群(QPSO)  粒子群(PSO)  
收稿时间:2009-05-05
修稿时间:2009-6-30 

Quantum-behaved particle swarm optimization for mixed-integer nonlinear programming
ZHANG Lan,XING Zhi-dong. Quantum-behaved particle swarm optimization for mixed-integer nonlinear programming[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(9): 49-50. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.09.015
Authors:ZHANG Lan  XING Zhi-dong
Affiliation:1.Mathematics Department,Northwest University,Xi’an 710127,China 2.Basic Department,Xi’an Aeronautical Polytechnic Institute,Xi’an 710089,China
Abstract:Quantum-behaved Particle Swarm Optimization(QPSO)developed on the basis of classical particle swarm optimization is a method with better convergence for mixed-integer nonlinear programming.Then the experimental results indicate that QPSO handles mixed-integer nonlinear programming problems much efficiently.It is a new way for solving mixed-integer nonlinear programming problem.
Keywords:Mixed-integer Nonlinear Programming(MNLP)  Quantum-behaved Particle Swarm Optimization(QPSO)  Particle Swarm Optimization(PSO)
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