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论文研究一种Q学习的量子粒子群优化方法.pdf

上传者: 2020-01-14 09:41:46上传 PDF文件 622.01KB 热度 27次
分析了量子行为粒子群优化算法,着重研究了算法中的收缩扩张参数及其控制方法,针对不同的参数控制策略对算法性能的影响特点,提出将Q学习方法用于算法的参数控制策略,在算法搜索过程中能够自适应调整选择参数,提高算法的整体优化性能;并将改进后的Q学习量子粒子群算法与固定参数选择策略,线性下降参数控制策略和非线性下降参数控制策略方法通过CEC2005benchmark测试函数进行了比较,对结果进行了分析。
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