具有量子行为的协同粒子群优化算法

以分布估计算法(EDA) 的角度, 从理论上指出, 具有量子行为的粒子群优化算法(QPSO) 本质上是EDA算 法与原始粒子群算法(SPSO) 的综合. 针对进化类算法普遍遇到的过早熟问题, 将协同搜索策略引入传统的QPSO 算 法, 提出了具有量子行为的协同粒子群优化算法(MQPSO). 通过实验确定了最适合MQPSO算法的通信频率以及子 种群大小. 实验结果表明, 该算法较QPSO 及SPSO 算法具有更快的收敛速度和更强的搜索精度, 其优势在高维优化 问题中更为明显.