基于正态云模型的自适应变异量子粒子群优化算法

所需积分/C币:9 2021-01-27 22:53:04 1.01MB PDF
19
收藏 收藏
举报

为提高量子粒子群算法的寻优能力,文中提出一种新的正态云模型自适应变异量子粒子群算法。该方法采用正态云模型优化策略,引入自身最差粒子和全局最差粒子,结合自身最优粒子和全局最优粒子自适应调整势阱中心位置与收缩-扩张系数, 每次迭代后生成的新粒子,以一定概率采用正态云模型对粒子进行变异操作。最后标准函数极值优化的实验结果表明,该算法的单步迭代时间较长但优化能力较同类算法有大幅度提高。

...展开详情
试读 5P 基于正态云模型的自适应变异量子粒子群优化算法
立即下载 低至0.43元/次 身份认证VIP会员低至7折
一个资源只可评论一次,评论内容不能少于5个字
weixin_38536267 你的留言是对我莫大的支持
2021-01-27
您会向同学/朋友/同事推荐我们的CSDN下载吗?
谢谢参与!您的真实评价是我们改进的动力~
  • 至尊王者

    成功上传501个资源即可获取
关注 私信
上传资源赚积分or赚钱
最新推荐
基于正态云模型的自适应变异量子粒子群优化算法 9积分/C币 立即下载
1/5
基于正态云模型的自适应变异量子粒子群优化算法第1页

试读结束, 可继续读1页

9积分/C币 立即下载 >