【摘 要】
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针对基本磷虾算法收敛效率低下,容易收敛到局部极值的缺点,基于协同进化和量子计算基本理论,提出一种量子行为磷虾算法,称为协同进化量子磷虾算法(cooperative evolution qua
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51605487,61174031).
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针对基本磷虾算法收敛效率低下,容易收敛到局部极值的缺点,基于协同进化和量子计算基本理论,提出一种量子行为磷虾算法,称为协同进化量子磷虾算法(cooperative evolution quantum krill herd algorithm,CEQKHA).该算法将磷虾种群划分为主种群和辅种群,各种群能够独立进化,并实现优良个体的交换.利用量子进化行为方式更新磷虾个体位置,引进delta势阱,将粒子势阱中心设置为最优个体位置,获取磷虾进化后的位置,并分别将主种群和辅种群个体采用不同的位置更新方式,提高种群
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