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提出了一种基于混沌优化的双种群量子粒子群算法（BCQPSO）。算法利用混沌序列随机生成两个种群，在子种群中惯性权重分别采用不同的更新策略，并通过种群间的融合和变异进行信息交互，提高了算法的收敛速度和解空间的遍历范围。仿真实验结果表明，所提算法具有很好的搜索能力和优化效率。
基于混沌优化的双种群量子粒子群算法
【摘 要】
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提出了一种基于混沌优化的双种群量子粒子群算法（BCQPSO）。算法利用混沌序列随机生成两个种群，在子种群中惯性权重分别采用不同的更新策略，并通过种群间的融合和变异进行信息交互
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院
【出 处】
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信息技术
【发表日期】
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2013年8期
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