计算机应用 ›› 2013, Vol. 33 ›› Issue (10): 2815-2818.

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基于随机评价机制的量子粒子群优化算法及其参数控制

吴涛,严余松,陈曦   

  1. 西南交通大学 信息科学与技术学院,成都 610031
  • 收稿日期:2013-04-19 修回日期:2013-06-10 出版日期:2013-10-01 发布日期:2013-11-01
  • 通讯作者: 吴涛
  • 作者简介:吴涛(1984-),女,山东曲阜人,博士研究生,CCF会员,主要研究方向:进化计算、无线传感器网络能量管理;严余松(1963-),男,四川简阳人,教授,博士生导师,主要研究方向:交通运输规划及系统优化、交通运输信息及网络;陈曦(1985-),男,重庆人,博士研究生,主要研究方向:计算机网络。
  • 基金资助:
    国家863计划项目;四川省软科学研究计划项目;四川省科技支撑计划项目

Improved QPSO algorithm based on random evaluation and its parameter control

WU Tao,YAN Yusong,CHEN Xi   

  1. School of Information Science and Technology, Southwest Jiaotong University,Chengdu Sichuan 610031, China
  • Received:2013-04-19 Revised:2013-06-10 Online:2013-11-01 Published:2013-10-01
  • Contact: WU Tao

摘要: 为了改善量子行为粒子群优化(QPSO) 算法的收敛性能, 提出了一种基于随机评价策略的改进QPSO优化算法(RE-QPSO)。该算法通过使用随机因子对种群中粒子的创新性进行评价,提高了粒子摆脱局部极值的能力。提出了固定取值和线性递减两种控制策略分析RE-QPSO算法的唯一控制参数——收缩-扩张系数,通过6个标准测试函数的仿真结果给出了具有实际指导意义的控制参数选择方法

关键词: 粒子群优化, 量子粒子群优化, 全局收敛

Abstract: In order to improve the convergence performance of Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO) algorithm, this paper proposed an improved QPSO algorithm which was called RE-QPSO based on the random evaluation strategy. The new algorithm evaluated the innovation of particles by using a random factor and improved the ability of the particles to get rid of the local optima. Fixed value strategy and linear decreasing strategy were proposed for controling the theunique parameter of QPSO algorithm and they were tested on six benchmark functions. According to the test results, some conclusions concerning the selection of the parameter were drawn.

Key words: Particle Swarm Optimization (PSO), Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO), global convergence

中图分类号: