This folder contain the Gaussian Q-PSO main code (GQPSO) and 11 functions for benchmarking (+ the QPSO original article).
EXAMPLE:
fun = @griewankfcn; % or your own function
D = 30;
nPop = 50;
lb = -600;
ub = 600;
maxit = 1000;
maxeval = 10000*D;
[xmin,fmin,histout] = GQPSO(fun,D,nPop,lb,ub,maxit,maxeval);
OR DIRECTLY:
[xmin,fmin,histout] = GQPSO(@griewankfcn,30,50,-600,600,1000,10000*30);
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高斯量子粒子群算法 Matlab实现 QPSO
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2023-08-20
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高斯量子粒子群算法 Matlab实现 QPSO适合研究生学习,粒子群优化(PSO)是一种基于种群的群体智能算法,它与进化计算技术有许多相似之处。然而,PSO是由鸟类和其他社会生物的集体行为所激发的社会心理隐喻的模拟驱动的,而不是由适者生存的个体驱动的。受经典粒子群算法和量子力学理论的启发,本文提出了一种基于高斯概率分布的突变算子的量子粒子群算法。在量子粒子群算法中使用高斯变异算子代替随机序列是提高量子粒子群算法性能的有效策略,可以防止量子粒子群算法过早收敛到局部最优。本文将量子粒子群算法与高斯概率分布的新组合应用于工程设计的连续优化问题。
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Gaussian Quantum-behaved Particle Swarm Optimization.zip (15个子文件)
Gaussian Quantum-behaved Particle Swarm Optimization
dejong1fcn.m 213B
eggholderfcn.m 374B
dropwavefcn.m 339B
bukin6fcn.m 373B
dejong5fc.m 599B
crossintrayfcn.m 324B
griewankfcn.m 265B
schwefelfcn.m 280B
Readme.txt 413B
ackleyfcn.m 293B
Gaussian quantum-behaved particle swarm optimization approaches for constrained engineering design problems [Coelho][2010].pdf 290KB
GQPSO.m 2KB
rosenbrockfcn.m 277B
rastriginfcn.m 243B
license.txt 1KB
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