【摘 要】
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针对传统智能方法在方向图综合中易于早熟和局部寻优能力不足等缺陷,在基于量子位概率幅编码的量子粒子群优化算法（QPSO）的基础上,设计一种进行收敛停滞检测,并对粒子选择性变
【机 构】
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河北工业大学信息工程学院,中国人民解放军93756部队
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针对传统智能方法在方向图综合中易于早熟和局部寻优能力不足等缺陷,在基于量子位概率幅编码的量子粒子群优化算法（QPSO）的基础上,设计一种进行收敛停滞检测,并对粒子选择性变异的新量子粒子群算法,然后将其应用于阵列天线方向图综合.仿真结果表明,在多零点和低旁瓣约束情况下新算法均可以取得良好的优化效果,而且该算法相对于近邻粒子群算法（NPSO）和免疫克隆选择算法（ICSA）来说,在方向图综合中精度更高,速度更快,具有很好的推广能力.
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