适应度二次选择的QPSO和SA协同搜索大规模离散优化算法
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资源说明:针对大规模离散工程优化问题,提出一种改进的离散量子粒子群优化算法(IDQPSO-SA)。首先,提出一种适应度的二次选择更新平均最优位置策略,使QPSO能够适用离散空间的优化问题。其次,引入二次切割与连接(DCJ)排序策略加速搜索进程。最后,在QPSO并行搜索基础上,引进模拟退火(SA)的概率突跳性,协同进行全局搜索。在大规模、高维离散工程优化问题上进行了测试,并同已有算法进行比较,结果表明,IDQPSO-SA进一步提高了面向大规模离散优化问题时的搜索效率,并有效提升了算法的性能。
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