基于混沌机制的混合量子粒子群优化算法  

Hybrid QDPSO Based on Chaos Mechanism

作　　者：谷海红[1] 齐名军[1] 李士勇[2] 

机构地区：[1]鹤壁职业技术学院电子系,鹤壁458030 [2]哈尔滨工业大学,哈尔滨150001

出　　处：《计算机工程》2009年第12期164-165,168,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50138010)

摘　　要：针对量子粒子群优化算法在处理一般复杂函数时可以找到函数最优解但容易陷入局部极小等问题,提出利用混沌搜索解决早熟收敛的混合量子粒子群算法CODPSO。数值实验结果表明,与量子粒子群优化算法相比,该算法效率高、优化性能好,具有较强的避免局部极小能力,对初值具有较强的鲁棒性。Focusing on the problem of sensitivity to local convergence when using QDPSO to handle complex functions of the best answer, this paper proposes hybrid QDPSO, named CODPSO, which using chaos searching to solve premature convergence. Numerical simulation results show that, compared with QDPSO, it is effective, with strong ability to avoid being trapped in local minima and robust to initial value.

关 键 词：量子粒子群优化算法 混沌优化 早熟 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]