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  2. 介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此,在 QPSO中引进一种物种形成策略,该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是 围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜索。从而保证每个峰值都有 同等机会被找到,因此该方法具有良好的局部寻优特性。将基于物种形成的QPSO算法与粒子群算 法(PSO)对多峰优化问题的结果进行比较。对几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明,基于物 种形成的QPSO算法可以尽
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-12-06
    • 文件大小:343072
    • 提供者:zhuifenger
  1. psoalgorithms

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  2. 求解0-1二次规划的粒子群算法 先将离散的0-1变量约束转化成了不光滑方程的约束,再用磨光函数方法对其光滑化。最终,把原来的数学模型转化为可微的非线性规划问题。最后,粒子群优化算法求解-0-1 first discrete particle swarm algorithm for solving 0-1 quadratic programming variable constraint transformed into smooth equations and constraints, it
  3. 所属分类:Software Testing

    • 发布日期:2017-12-02
    • 文件大小:2077
    • 提供者:sandy
  1. 求解矩阵特征值的改进PSO算法

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  2. 求解矩阵特征值的改进PSO算法:为了改进粒子群算法在求解矩阵特征值时只能根据矩阵特征值范围逐一求解特征值的现状提出了一种改进的粒子群 算法改进的粒子群算法采用寻找到一个特征值后,适当改变适应值函数的策略,使搜索区域远离已寻找到的特征值,继续寻找 其他的特征值,如此反复,直到寻找到所有的特征值为止利用四个不同类型的矩阵求解特征值进行仿真,实验结果也验证了算 法的实用性和有效性
  3. 所属分类:软件工程

    • 发布日期:2013-03-15
    • 文件大小:1585002
    • 提供者:e_e345
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