量子粒子群算法的研究

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1、隶劫女·粤硕士学位论文万方数据量子粒子群算法的研究万方数据RESEARCHONQUANTUM--BEHAVEDPAI之TICLESWARMOPTIMIZATIONADissertationSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYZhuJianfengSupervisedSupervised‘byProfessorChenHanwuSchoolofComputerScienceandEngineeringSoutheastUniversityJu

2、ne2014万方数据东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质

3、论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括以电子信息形式刊登)论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布(包括以电子信息形式刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：导师签名万方数据摘要随着科技的进步，科学研究与工程实践中出现的优化问题也变得越来越复杂，传统优化方法在解决这些问题时，存在计算复杂度过高的局限。因此，计算机科学家们提出了许多模拟物理现象，或模仿动物的群体行为，或模仿生物的生理机能等机制的启发式算法，希望在适当的时间内获得质量可以接受的解。量子粒子群优化算法是一种新的智能优化方法，其思想主

4、要来源于两个方面：一是经典粒子群优化算法；二是量子力学的基本原理。量子粒子群优化算法具有概念简单、易于实现、控制参数少的特点。尽管其已经在很多领域取得了成功的应用，但算法本身仍然存在一些明显的不足之处：1)缺乏种群多样性，算法在演化后期全局搜索能力不足，在求解复杂优化问题时易陷入局部最优解；2)算法的搜索策略存在某些局限性，如何改进算法的搜索策略仍是值得研究问题。本文在介绍量子粒子群优化算法的基本原理的基础上，分析了量子粒子群优化算法存在的问题。针对量子粒子群优化算法存在的不足，本文提出新的搜索策略，在此基础上设计了一种带交叉算子的量子粒子群优化算

5、法。在一组标准测试函数集上的实验结果表明了本文提出算法的有效性。关键词：粒子群优化；量子粒子群优化；交叉算子；最优化万方数据AbstractWiththedevelopmentoftechnology,theoptimizationproblemswhichemergeinthescientificresearchandengineeringpracticearebecomingmoreandmorecomplex，andthetraditionaloptimizationmethodshaveshowedthelimitationsofhight

6、imecomplexitytosolvetheseproblems．Therefore，manycomputerscientistshaveproposedanumberofheuristicalgorithms，whichbasedonsimulationofphysicalphenomena,orimitateanimalswarmbehaviorormimicbiologicalmechanism，toobtainacceptablequalitysolutionwithinthelimittime．Quantum—behavedpartic

7、leswarmoptimization(QPSO)isanewintelligentoptimizationmethod，whichdrawsinspirationfromtheparticleswarmoptimization(PSO)andtheprinciplesofquantummechanics．Owingtoitssimpleconcept，easytoimplementationandfewparameters，QPSOhasbeenwidelyusedinmanyfields．HowevertheoriginalQPSOhassom

8、edeficiencies：1)Duetoquicklosingofdiversity,QPSOsuffersfrompr