文献类型：期刊文章

作　　者：刘俊芳[1] 高岳林[2]

机构地区：[1]宁夏大学数学计算机学院,银川750021 [2]北方民族大学信息与系统科学研究所,银川750021

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金No.60962006;宁夏自然科学基金No.NZ0848~~

年　　份：2011

卷　　号：47

期　　号：3

起止页码：41-43

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种带有自适应变异的量子粒子群优化(AMQPSO)算法,利用粒子群的适应度方差和空间位置聚集度来发现粒子群陷入局部寻优时,对当前每个粒子经历过的最好位置进行自适应变异以实现全局寻优。通过对典型函数的测试以及与量子粒子群优化(QPSO)算法和自适应粒子群优化(AMPSO)算法的比较,说明AMQPSO算法增强了全局搜索的性能,优于其他算法。

关 键 词：全局最优化  粒子群优化 量子粒子群优化 自适应变异

分 类 号：TP18]