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- 一篇论文《量子行为粒子群优化算法的布局问题研究>-Paper " Quantum behavior of particle swarm optimization algorithm layout problem > ~~~~~~~~
fdgdfhs
- 基于最大互信息和量子粒子群优化算法的医学图像配准研究-Based on maximum mutual information and quantum particle swarm optimization algorithm for medical image registration
QPSO_RBF
- 采用一种量子粒子群算法来对RBF网络进行优化-Using a quantum particle swarm algorithm to optimize the RBF network
Application-of-optimized-Elman--
- 对量子粒子群优化(QPSO) 算法进行研究，提出了自适应量子粒子群优化(Adaptive QPSO) 算法，用于优化Elman 神经 网络的参数，改进了Elman 神经网络的泛化能力。利用网络流量时间序列数据进行预测，实验结果表明，采用AQPSO 算法优 化获得的Elman 神经网络模型不但具有较强的泛化能力，而且具有良好的稳定性，在网络流量时间序列数据的预测中具有 一定的实用价值-Quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO)
liangziyouhuaREF
- 一种较好的优化REF网络的量子计算算法。-very good！very good！very good！
QPSO
- 基于matlab的量子粒子群算法源代码，用于函数优化，供参考-Matlab quantum particle swarm algorithm source code for function optimization, for reference
qpso_featsel2
- 这是一个基于量子行为的粒子群算法（QPSO）用于特征选择的matlab程序，用户可以选择目标函数优化方向、种群大小，也可以在内部修改QPSO的参数beta-this is a feature selection program based on quantum_behaved particle swarm optimization of matlab ,the user can chose the object function optimization direction,the scale
QAniimprovedqu
- 量子进化算法的性能直接受量子旋转门旋转角计算方法的影响.文中提出一种改进量子进化算法，核心是设计了一种基于量子比特概率幅比值自适应计算量子旋转门旋转角的新方法，算法具有收敛速度快快与全局搜索能力强的特点.通通过011背包问题分析了新方法中相关参数对算法性能的影响，并应用算法求解物流配送路径优化问题，仿真表明改进量子进化算法性能优于量子进化算法与传统进化算法. -Quantum evolutionary algorithm performance is directly affected by
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- 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
Aqpsozipn
- 在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率,本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。 -This paper presents a new method of network anomaly detection based on quantum particle swarm
QPSO
- 量子粒子群算法，测试函数，人工智能，多目标优化-Quantum particle swarm ，function test，Artificial intelligence, multi-objective optimization
linxin
- 针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题，提出了混沌量子粒子群优化算法。-Abstract：Using quantum-behaved particle swarmoptimization (QPSO) to handle complex functions with high-dimension has the problems of low convergence speed and sensitivity to local convergence
dsad
- ：智能算法如粒子群算法已被应用于PID控制器的参数优化，以弥补传统优化方法容易产生振荡和较大超调量 的不足，但是粒子群算法存在易于早熟的缺点，在分析量子粒子群算法的基础上，提出了使用量子粒子群算法优化PID控 制器的参数。为了兼顾控制系统的各项性能指标，根据控制器的实际要求对各项指标进行加权作为算法的目标函数，对 PID控制器进行多目标寻优。通过2个传递函数实例，分别使用z—N、粒子群算法和量子粒子群算法进行了PID控制器 参数优化设计，并对结果进行了分析。-Abstract：H
Untitled2
- 基于量子遗传算法的多目标优化，参数为种群规模m二50，量子位数n二2，转角步长初值氏=0.01二，变异概率p二二0.1，交叉概率Pc二0.8，限定代数丈~二5-Quantum genetic algorithm-based multi-objective optimization parameters for population size m 50, the quantum number n = 2, the corner step initial value s = 0.01, mutati
QGA
- 基于种群进化和自然选择的远离，量子遗传的相关源代码，用于优化种群，-Based on population evolution and natural selection away from the the quantum genetic source code for optimization populations
qga.8chapter
- 量子遗传算法是新型的一门学科，值得探究，尤其在运算速度上，下面是书上的一段其对函数优化的程序。与大家分享-Quantum genetic algorithm is a subject worth exploring, model, especially in speed, the following is a book on the function optimization procedure. To share with you
sa-qpso
- 基于模拟退火算法的量子行为粒子群优化算法-Based on simulated annealing algorithm of particle swarm optimization algorithm
cross-factor-pso-and-qpso
- 带交叉算子的量子粒子群优化算法和粒子群算法的matlab源程序.m-QPSO and PSO with crossover operator. MATLAB CODE
EA
- 使用遗传算法、粒子群优化算法和量子遗传算法对认知无线网络进行频谱分配-Using genetic algorithms, particle swarm optimization algorithm and quantum genetic algorithm for spectrum allocation in cognitive radio networks
GA2
- 程序6：遗传算法工具箱使用例子； 程序7：多种群遗传算法的函数优化； 程序8：基于量子遗传算法的函数寻优； 程序9：基于遗传算法的多目标优化算法； 程序10：基于粒子群算法的多目标搜索算法-Program 6: examples of the use of genetic algorithm toolbox Program 7: multi-population genetic algorithm function optimization Program 8: a func