【摘 要】
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针对粒子群优化（PSO）算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种新的量子粒子群优化算法——含维变异算子的量子粒子群算法（QPSODMO）。计算每一维的收敛度,以一定的概
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针对粒子群优化（PSO）算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种新的量子粒子群优化算法——含维变异算子的量子粒子群算法（QPSODMO）。计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异,让所有粒子在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上。对测试函数所做的对比实验表明,所提出的QPSODMO增强了全局搜索能力,克服了PSO算法易于收敛到局部最优的缺点,也优于原始的量子粒子群算法。
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