%0 Journal Article
%T 一种采用完全学习策略的量子行为粒子群优化算法
%A 陈伟
%A 周頔
%A 孙俊
%A 须文波
%J 控制与决策
%P 719-723
%D 2012
%X 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.
%K 粒子群优化
%K 量子行为粒子群优化
%K 完全学习策略
%K 局部吸引子
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract11922.shtml