交叉算子量子粒子群優化算法
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標簽：粒子群(13184)
針對量子行為粒子群優化（ QPSO）算法在求解多維問題時優秀維信息丟失的問題，引入交叉算子的策略，改善解的質量，提升算法性能。首先，分析了量子粒子群算法進化過程中的粒子整體更新評價策略，發現各維信息之間相互干擾，會丟失已經搜索到的優秀維信息；然后，指出如果采用逐維進化方法，會指數級增加算法的復雜度；最后，提出對進化過程中的問題解采用多點交叉的策略增加優秀維信息的保留概率，并將改進后的量子粒子群算法與線性下降參數控制策略、非線性下降參數控制策略方法通過12個CEC2005 benchmark測試函數進行了比較，并對結果進行了分析。仿真結果顯示，所提算法比改進前在10個測試函數中取得了明顯的改進效果，而比其他2種改進算法也在7個測試函數中取得了優勢。因此該算法能夠有效提升量子粒子群優化算法的性能。
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