基于量子粒子群算法求解整數(shù)規(guī)劃

基于量子粒子群算法求解整數(shù)規(guī)劃

通過引入量子行為來增強(qiáng)粒子的全局收斂能力,提出了量子粒子群優(yōu)化算法(QPSO),并用于求解整數(shù)規(guī)劃問題.測試函數(shù)的仿真結(jié)果表明,通過適當(dāng)?shù)膮��?shù)設(shè)置,并將每次迭代所生成的實(shí)數(shù)值截至整數(shù)值后進(jìn)行下一次迭代,可以保證QPSO算法求解的精度,提高收斂速度且能有效避免早熟.

作 者： 劉靜 須文波 孫俊 LIU Jing XU Wen-bo SUN Jun   作者單位： 江南大學(xué),信息工程學(xué)院,江蘇,無錫,214036  刊 名： 計算機(jī)應(yīng)用研究  ISTIC PKU 英文刊名： APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS  年，卷(期)： 2007 24(3)  分類號： O22  關(guān)鍵詞： 粒子群算法   量子粒子群算法   整數(shù)規(guī)劃  

【基于量子粒子群算法求解整數(shù)規(guī)劃】相關(guān)文章：

基于粒子群算法的資源均衡04-27

基于劃分和重分布的粒子群算法及優(yōu)化策略04-25

基于粒子群算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水資源評價中的應(yīng)用04-27

基于進(jìn)化算法的測控飛機(jī)跟蹤路徑規(guī)劃04-26

基于圖像分割算法的地形跟隨航路規(guī)劃04-26

基于量子技術(shù)的目標(biāo)探測研究04-26

粒子群算法的最小值邊界變異策略04-27

信息熵方程求解算法及其應(yīng)用04-26

基于遺傳算法(GA)的具有約束的飛行軌跡規(guī)劃04-27

混合免疫算法求解對稱TSP的仿真分析04-26