高维多峰函数的量子行为粒子群优化算法改进研究

针对群智能优化算法求解高维多峰函数时，难以优化粒子每一维和易陷入局部极值点问题，在分析了量子行为粒子群优化（QPSO）算法机理的基础上，对QPSO算法进行改进：采取前后代粒子逐维对比优化，以及构造一种新的调控收缩-扩张系数的函数。实验结果表明，改进算法在收敛精度与收敛速度上都十分显著地优于QPSO算法，而且具有很强的避免陷入局部最优的能力，非常适合求解高维、多峰优化问题。