【摘 要】
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提出了一种基于量子理论的混合量子粒子群算法(Hybrid QuantumParticle Swarm Optimization,HQPSO),量子理论中的叠加态特性可以使粒子表达更多的的状态,增加了粒子的多样性,
【机 构】
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华东理工大学 信息科学与工程学院,上海 200237
【出 处】
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2009年中国化工学会化工自动化及仪表专业委员会学术年会
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提出了一种基于量子理论的混合量子粒子群算法(Hybrid QuantumParticle Swarm Optimization,HQPSO),量子理论中的叠加态特性可以使粒子表达更多的的状态,增加了粒子的多样性,一定程度上避免了早熟收敛陷入局部最优,引入一种混合量子粒子群优化算法,在每一代迭代中对量子位引入遗传算法的交叉变异的框架,保持比较好的解再进行量子粒子更新,同时引入扰动机制,进一步避免陷入局部最优。将其应有在Flow Shop调度问题,仿真结果表明,新算法有效抑制了停滞现象,增强全局搜索能力,且具有比传统的量子遗传算法更好的优化性能。
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