自适应免疫量子粒子群优化并行算法  

Adaptive immune quantum-behaved particle swarm optimization parallel algorithm

作　　者：成新文[1] 

机构地区：[1]四川理工学院计算机学院,四川自贡643000

出　　处：《计算机工程与应用》2010年第21期34-36,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：人工智能四川省(高校)重点实验室科研基金项目(No.2008RK010)

摘　　要：提出了自适应免疫量子粒子群优化并行算法。为了克服粒子群优化算法早熟收敛以及粒子在进化过程中缺乏很好的方向指导的问题,采用了量子技术以及免疫机制,从而获得了一个自适应免疫量子粒子群优化算法。同时,针对该算法计算量大、耗时长的缺点,结合已有的并行计算技术,构造出了该算法的并行计算方法。仿真实验表明所提并行算法具有较好的性能。The Adaptive Immune Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Parallel algorithm（AIQPSOP） is presented.In order to escape from premature convergence and lacking good direction in particles the evolutionary process,quantum technology and immunologic mechanism are employed,and an adaptive immune quantum-behaved particle swarm optimization algorithm is provided.Meanwhile,according to larger calculation and longer consumed time,parallel computation technology is introduced into the provided algorithm too.Simulation experiments show that the presented particle algorithm has better performance.

关 键 词：粒子群优化 量子技术 免疫机制 并行计算 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]