【摘 要】
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量子粒子群算法(QPSO)具有全局寻优能力不强,且容易陷入局部最优的缺陷,因此,针对这个问题,提出了一种基于混合概率的新型小波变异量子粒子群(M-WMQPSO)算法的改进算法。该算
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量子粒子群算法(QPSO)具有全局寻优能力不强,且容易陷入局部最优的缺陷,因此,针对这个问题,提出了一种基于混合概率的新型小波变异量子粒子群(M-WMQPSO)算法的改进算法。该算法首先在粒子进化方程中引入高斯分布,采用混合概率分布进化方程取代标准QPSO进化方程,以此来提高算法的寻优能力。接着,为了更好地提高算法的全局寻优能力,改善算法容易陷入局部最优的缺陷,在粒子进化过程中以一定的概率对粒子进行新型小波变异处理,增加粒子种群的多样性,避免了粒子在寻优过程中陷入局部最优,从而实现算法全局寻优的目的。最后,采用六个典型测试函数对该改进算法的性能进行验证。测试结果表明,改进算法的寻优能力和避免局部最优能力都有很大提高。
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