文献类型：期刊文章

作　　者：刘露萍[1] 贾文生[1] 蔡江华[1]

Liu Luping;Jia Wensheng;Cai Jianghua(College of Mathematics and Statistics,Guizhou University,Guiyang 550025,Guizhou,China)

机构地区：[1]贵州大学数学与统计学院

出　　处：《计算机应用与软件》

基　　金：国家自然科学基金项目(11561013);人社部留学归国人员择优资助项目(人社No.[2015]192);贵州省联合基金项目(黔科联合[2014]7643);贵州大学人才引进基金项目(贵大[2014]05)

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：8

起止页码：203-209

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：考虑n人非合作博弈Nash均衡求解问题。将混合策略意义下的Nash均衡转化为最优化问题;把免疫记忆、自我进化、信息共享机制加入量子粒子群算法,通过概率浓度选择公式来保持种群的多样性,提出协同免疫量子粒子群算法。4个经典的数值算例说明,该算法优于免疫粒子群算法,具有较强的寻优能力和收敛性能。

关 键 词：NASH均衡 概率浓度选择  量子粒子群算法 协同免疫量子粒子群算法  

分 类 号：TP3[计算机类]