基于量子行为粒子群算法求解组合拍卖问题论文

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2、安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密，在本人签名：导师签名：年解密后适用本授权书。日期:日期:摘要组合拍卖是各种拍卖方式中最有效、快捷的资源分配机制。求解组合拍卖是组合拍卖理论的研究核心。本文

3、在量子行为离子群算法的基础上加入二次插值算子，提出新的粒子群算法，实验部分通过基准函数测试和组合拍卖求解，实验结果表明新算法都有一定的改进。本文对组合拍卖问题进行了详细描述，介绍了组合拍卖的产生背景、组合拍卖的分类、组合拍卖的一般流程、建立了求解组合拍卖问题一般数学模型，总结了目前求解组合拍卖问题各种算法的优缺点和目前组合拍卖求解问题的研究重点和方向。粒子群算法（PSO）由于其参数少、操作方便等优点，是目前求解组合拍卖问题问题最为方便的求解算法，但PSO算法是局部收敛算法，不能保证全局收敛。我们引入了全局收敛的量子行为粒子群算法

4、（QPSO）,虽然QPSO算法是全局收敛算法，但是对于某些函数或问题QPSO算法会出现早熟现象，并且QPSO算法是以牺牲搜索时间为代价。二次插值算法具有局部快速寻找函数极小值的能力，在QPSO算法基础上加入二次插值提出了带有二次插值算子的量子行为粒子群算法（Q-QPSO）,Q-QPSO既能保证函数全局收敛，又能提高函数局部搜索能力，也提高了函数的收敛速度，在实验部分分别使用PSO算法、QPSO算法、Q-QPSO算法测试基准函数，本文选择了五种具有不同特点的基准函数进行测试，结果表明Q-QPSO算法在QPSO的基础上有一定的改进。

5、在一个简单的组合拍卖实例中，本文给出了10个物品、30个标的组合拍卖，分别使用三种算法求解，QPSO算法迭代次数最少，效果最好。最后采用组合拍卖问题测试平台数据，分别给出不同分布、不同规模下的物品价值，对各种情况进行测试，结果表明在各种情况下的组合拍卖Q-QPSO算法比QPSO算法性能有了一定提高。关键词：量子行为离子群组合拍卖二次插值算子ABSTRACTCombinatorialauctionisthemosteffectiveresourceallocationmechanism,Sovingcombinatoriala

6、uctionisthecoreofcombinatorialauctiontheory.Thispaperintroducesthecombinatorialauctionproblem,analyzesthecombinatorialauctionsmathematicalmodel,summarizestheadvantagesanddisadvantagesofvariousalgorithmstosolvecombinatorialauctionproblem.ThePSOalgorithmislocallyconver

7、gentalgorithm,althoughtheQPSOalgorithmisglobalconvergencealgorithm,butforsomefunctionorproblemofQPSOalgorithmwillappearthephenomenonofpremature.Twointerpolationalgorithmhastheabilityofsearchingfunctionminimum,addingtwotimesinterpolationbasedonQPSOalgorithmandQ-QPSOal

8、gorithmisputforward,whichcanensurethefunctionofglobalconvergence,butalsocanimprovetheabilityoflocalsearchfunction,butalsoimprovethe