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针对量子粒子群算法存在的问题，设计基于公共历史的两种群并行搜索的量子粒子群算法。在利用群体历史优质解及最优粒子变异的基础上，对粒子群进行筛选，加快粒子群的收敛速度，并采用两种群并行搜索，防止同时陷入局部极值。通过多个函数的测试，该算法在收敛速度及寻找全局最优方面，都表现出较好的效果。
一种量子粒子群算法的改进方法
【摘 要】
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针对量子粒子群算法存在的问题，设计基于公共历史的两种群并行搜索的量子粒子群算法。在利用群体历史优质解及最优粒子变异的基础上，对粒子群进行筛选，加快粒子群的收敛速度，并采
【机 构】
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武汉理工大学自动化学院
【出 处】
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计算技术与自动化
【发表日期】
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2009年1期
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