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量子启发粒子群优化与指导探索功能优化( Quantum inspired Particle Swarm Optimization with guided exploration for function optimization )
RK Agrawal B Kaur P Agarwal
复杂函数优化问题具有多模态、高维性、不可微性、非线性参数交互作用等特点，是一个具有挑战性和难解性的问题。许多元启发式算法被提出来寻找这些复杂问题的近似最优解。然而，它们中的大多数都存在着勘探不善，陷入局部最优的问题。为了克服这一问题，我们提出了一种改进的量子行为粒子群优化算法（e-QPSO）,改进了原QPSO算法对函数优化的探索性和开发性。利用参数alpha实现个人最佳位置和全局最佳位置的自适应平衡，利用参数gamma实现多样化和集约化之间的平衡。此外，我们重新初始化一个百分比的最差执行人口，以帮助逃离粒子从局部最优。e-QPSO算法的这三个改进对提高原QPSO算法的性能起到了至关重要的作用。对包括5个工程问题在内的59个具有挑战性的基准问题进行了e-QPSO验证。e-QPSO的结果优于现有的12种QPSO变体、2种自适应PSO变体以及9种著名的进化算法。统计检验也证明了e-QPSO与其他元启发式方法相比具有统计学意义的性能。
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