【摘 要】
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为提高量子进化算法的收敛精度和收敛速度,以人工蜂群算法为基本进化框架,提出一种融合蜂群行为的量子进化算法.将采用相位编码的量子进化种群划分为量子开采种群、量子跟随
【基金项目】
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国家自然科学基金(51605487);国家自然科学基金(61174031)
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为提高量子进化算法的收敛精度和收敛速度,以人工蜂群算法为基本进化框架,提出一种融合蜂群行为的量子进化算法.将采用相位编码的量子进化种群划分为量子开采种群、量子跟随种群以及量子侦察种群,在每个种群内模拟蜜蜂觅食行为寻优,其中量子开采种群采用混沌扰动搜索,量子跟随种群采用柯西变异操作进化.同时对所有种群个体采用量子染色体的两步旋转更新方法,并进行自适应的动态变异操作.利用基准测试函数进行仿真,与相关方法对比分析可知,所提出的算法在大部分的函数上都表现出较好的性能,能有效提高全局收敛性能.
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