| 基于微分进化算子的量子粒子群优化算法及应用 |
| |
| 引用本文： | 方伟,孙俊,须文波. 基于微分进化算子的量子粒子群优化算法及应用[J]. 系统仿真学报, 2008, 20(24) |
| |
| 作者姓名： | 方伟 孙俊 须文波 |
| |
| 作者单位： | 江南大学信息工程学院智能与高性能计算研究所 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
| |
| 摘 要： | ![]()
分析了量子粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)的进化方程,指出其存在的局部收敛问题,通过将微分进化(Differential Evolution,DE)的基本操作思想引入到QPSO中,提出了改进的QPSO算法(QPSO-DE);算法改进的方法是在粒子搜索过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,从而减少了粒子群体因多样性缺失而易于陷入局部最优或停滞的情况,增强了粒子群体的搜索能力,提高了算法的优化性能;对多个标准测试函数及在IIR数字滤波器优化设计中的仿真实验结果表明,与PSO算法和QPSO算法相比,QPSO-DE算法能够取得更好的优化结果。
|
| 关 键 词： | 粒子群优化 微分进化 IIR数字滤波器 滤波器设计 |
Improved Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Differential Evolution Operator and Its Application |
| |
| FANG Wei,SUN Jun,XU Wen-bo. Improved Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Differential Evolution Operator and Its Application[J]. Journal of System Simulation, 2008, 20(24) |
| |
| Authors: | FANG Wei SUN Jun XU Wen-bo |
| |
| Abstract: | ![]()
|
| |
| Keywords: | particle swarm optimization differential evolution IIR digital filter filter design |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
