量子粒子群算法

量子粒子群算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)简称QPSO算法是对整个PSO算法进化搜索策略的改变,进化方程中不需要速度向量,而且进化方程的形式更简单,参数更少且更容易控制,全局搜索性能更佳。

其主要流程如下:
mbest=average(Pi|i=1..M)
fi1 = rand(0,1)
fi2 = rand(0,1)
P = (fi1*Pi+fi2*Pg)/(fi1+fi2)
X(t+1) = P±beta*|mbest-X(t)|*ln(1/u)

上面式子中:
Pi:为粒子i自身历史最优位置
Pg:为全局最优位置
mbest:(平均最佳位置)为所有粒子质心
u=rand(0,1),
beta:被称为收缩扩张系数,调节它的值能控制算法的收敛速度。一般而言beta从1.0递减到0.5时,可以较好的效果。



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