基于差分进化的量子粒子群优化算法的研究

作者：留黎钦; 孙波; 王保云; 张萍

来源：延边大学学报(自然科学版), 2019, 45(02): 141-144.

DOI：10.16379/j.cnki.issn.1004-4353.2019.02.009

• 粒子群算法
• 量子粒子群算法
• 差分进化算法

为了提高量子粒子群算法(QPSO)的性能,利用差分进化对量子粒子群算法进行了优化.该优化算法(DE-QPSO)在粒子更新过程中,首先通过添加一个扰动来产生一个变异粒子,然后对变异粒子进行交叉操作产生新的试验粒子,最后对试验粒子进行选择操作,确定进入下一次迭代的个体.用5种标准测试函数对DE-QPSO、QPSO和粒子群算法(PSO)的性能进行对比测试,结果表明DE-QPSO算法的性能明显优于PSO和QPSO算法,具有较好的应用价值.

• 单位
  莆田学院; 通信与信息工程学院; 南京邮电大学