【摘 要】
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为了进一步提高量子粒子群算法的精度,从描述粒子状态波函数的δ势阱特征长度L(t)出发,重新修改其评价方式。通过给群体中的每个粒子引入随机权重,生成随机权重平均最优位置来
【机 构】
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西华师范大学数学与信息学院,西南石油大学研究生学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.50874094);四川省教育厅重点项目(No.11ZA040);西华师范大学博士启动基金项目(No.12B022)
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为了进一步提高量子粒子群算法的精度,从描述粒子状态波函数的δ势阱特征长度L(t)出发,重新修改其评价方式。通过给群体中的每个粒子引入随机权重,生成随机权重平均最优位置来重新评价L(t),以增强算法的随机性,帮助算法逃离局部极小值点的束缚,使算法尽快找到全局极值点。通过几个典型函数测试表明,改进算法的收敛精度优于QPSO算法,并且具有很强的避免陷入局部极值点的能力。
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