改进量子粒子群算法

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改进的粒子群优化算法

改进的粒子群优化算法背景介绍：一、改进策略之多目标优化传统粒子群优化算法主要应用于单目标优化问题，而在现实世界中，很多问题往往涉及到多个冲突的目标。

为了解决多目标优化问题，研究者们提出了多目标粒子群优化算法 (Multi-Objective Particle Swarm Optimization，简称MOPSO)。

MOPSO通过引入非劣解集合来存储多个个体的最优解，并利用粒子速度更新策略进行优化。

同时还可以利用进化算法中的支配关系和拥挤度等概念来评估和选择个体，从而实现多目标优化。

二、改进策略之自适应权重传统粒子群优化算法中，个体和全局最优解对于粒子速度更新的权重是固定的。

然而，在问题的不同阶段，个体和全局最优解的重要程度可能会发生变化。

为了提高算法的性能，研究者们提出了自适应权重粒子群优化算法 (Adaptive Weight Particle Swarm Optimization，简称AWPSO)。

AWPSO通过学习因子和自适应因子来调整个体和全局最优解的权重，以实现针对问题不同阶段的自适应调整。

通过自适应权重，能够更好地平衡全局和局部能力，提高算法收敛速度。

三、改进策略之混合算法为了提高算法的收敛速度和性能，研究者们提出了将粒子群优化算法与其他优化算法进行混合的方法。

常见的混合算法有粒子群优化算法与遗传算法、模拟退火算法等的组合。

混合算法的思想是通过不同算法的优势互补，形成一种新的优化策略。

例如，将粒子群优化算法的全局能力与遗传算法的局部能力结合，能够更好地解决高维复杂问题。

四、改进策略之应用领域改进的粒子群优化算法在各个领域都有广泛的应用。

例如，在工程领域中，可以应用于电力系统优化、网络规划、图像处理等问题的求解。

在经济领域中，可以应用于股票预测、组合优化等问题的求解。

在机器学习领域中，可以应用于特征选择、模型参数优化等问题的求解。

总结：改进的粒子群优化算法通过引入多目标优化、自适应权重、混合算法以及在各个领域的应用等策略，提高了传统粒子群优化算法的性能和收敛速度。

两阶段改进量子粒子群算法的配电网重构

解，提高了ＱＰＳＯ的收敛精度。以上文献中只是某方面对ＱＰＳＯ进行改进，未能够较好地平衡收敛速度和精度的关系，文中搭建了两阶段改进模型，先用
Ｌｏｇｉｓｔｉｃ混沌公式形成遍历性和随机性较好的初始种群，更好地引导ＱＰＳＯ寻优。第１阶段改进中先引入微分进化算子，避免粒子陷入局部最优，提高全
ｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｃｈａｏｓｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ，ＣＱＰＳＯＤＥ）重构算法。引入微分进化算子进行第１阶段改进，增加种群多样性，提高全局搜索能力。在此基础之上，利用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ混沌公式进行第２阶段改进，扰动适应度值较差的粒子，进一步提高局部搜索的速度和精度。运用ＩＥＥＥ３３节点典型配电系统对所提的改进算法进行仿真测试，其仿真结果
配电网重构是实现配电系统自动化，提高供电安全性和经济性的重要措施之一，通过切换开关的
开／关状态组合，从而达到降低网损、优化网架结构和提高供电质量等目的［１２］。
配电网重构是难以求解的非线性组合优化问
犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｑｕａｎｔｕｍｂｅｈａｖｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｓｉｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｔｈｅｍｉｄｄｌｅａｎｄｌａｔｅｐｅｒｉｏｄ，ｔｈｅｔｗｏｓｔａｇｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｃｈａｏｓｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｏｒｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ｉｎｔｈｅｆｉｒｓｔｓｔａｇｅｏｆｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｔｏｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｄｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆｐｏｐｕｌａｔｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｅ，Ｌｏｇｉｓｔｉｃｃｈａｏｓｆｏｒｍｕｌａｉｓｕｓｅｄｔｏｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗｉｔｈｐｏｏｒｆｉｔｎｅｓｓ，ｉｎｔｈｅｓｅｃｏｎｄｏｆｓｔａｇｅｏｆｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ，ｔｏｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｐｅｅｄａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆＩＥＥＥ３３ｂｕｓｔｙｐｉｃａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓａｎｄｓｕｐｅｒｉｏｒｉｔｙｏｆｔｈｅｔｗｏｓｔａｇｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ；ｑｕａｎｔｕｍｂｅｈａｖｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｏｒ；ｃｈａｏｓ

一种改进的混沌量子粒子群优化算法_陈义雄

( p 3) / 2 ≥ s 的最小素数，则 r 为佳点。
xi , D ]T 应较完整地覆盖搜索空间，以第 i 个粒子的第 j 位初
始参数值为例，用下式进行计算： ij 2π rand (i, j )
Байду номын сангаас
(2)
采用佳点集法和随机法生成二维初始种群进行对比， N=50。从图 1 的比较中可以看出，在相同的取点个数下，佳点集法取点比随机法取点更为均匀。因此，将 Gs 上佳点映射到目标求解空间，使初始种群更具有遍历性，从而更好地达到全局寻优的目的。
佳点集融合到量子粒子群算法中，以提高解空间的遍历性，对函数实现全局寻优。用混沌序列改变惯性权重 w，调节粒子群优化算法的全局和局部寻优能力。采用线性递减速度比例收缩因子 η 提高搜索速度，避免早熟收敛。用量子 Hadamard 门对量子编码进行变异，增强种群的多样性，促使粒子跳出局部极值点。对典型复杂函数的仿真结果表明，该混合算法寻优效率高、收敛速度快，能有效避免早熟收敛。关键词：混沌；量子粒子群优化；佳点集；收缩因子；早熟收敛；量子 Hadamard 门
254
计
算
机
工
程
2013 年 8 月 15 日
本文提出一种改进的混沌量子粒子群优化 (Improved Chaos Quantum Particle Swarm Optimization, ICQPSO)算法。将佳点集融合到量子粒子群优化算法中，惯性权重 w 采用混沌序列提高 QPSO 算法的全局和局部寻优能力，设置速度比例收缩因子 η 使其迭代初期能搜索较大的解空间，在后期进行更精细的搜索，采用量子 Hadamard 门对量子编码进行变异，增强种群的多样性，促使粒子跳出局部极值点。

量子粒子群算法的改进实现

量子粒子群算法的改进实现潘大志;刘志斌【摘要】为了进一步提高量子粒子群算法的精度，从描述粒子状态波函数的δ势阱特征长度L(t)出发，重新修改其评价方式。

通过给群体中的每个粒子引入随机权重，生成随机权重平均最优位置来重新评价L(t)，以增强算法的随机性，帮助算法逃离局部极小值点的束缚，使算法尽快找到全局极值点。

通过几个典型函数测试表明，改进算法的收敛精度优于QPSO算法，并且具有很强的避免陷入局部极值点的能力。

%In order to further improve the accuracy of Quantum Particle Swarm Optimization algorithm, the evaluation method of δ trap characteristic length L(t) of wave function for describing the particle’s state is modified. Introducing a random weight to each particle in swarm, and generating a random-weighed mean best position to reassess L(t) , enhance the algorithmic randomness, help algorithm to escape from local minima to manacle, make the algorithm to find the global extreme points. Through the test of several typical functions, its result shows that the convergence accuracy of the improved algorithm is better than QPSO algorithm’s, and it can be very strong to avoid falling into local extremums.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(000)010【总页数】3页(P25-27)【关键词】粒子群优化;量子粒子群优化;随机权重;随机加权平均最优位置【作者】潘大志;刘志斌【作者单位】西华师范大学数学与信息学院，四川南充 637009;西南石油大学研究生学院，成都 610500【正文语种】中文【中图分类】TP301.6粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）就是一种启发式全局优化算法。

量子行为粒子群优化算法-中文版

量子行为粒子群优化
02
算法的实现过程
初始化阶段
01
02
03
初始化粒子群
在解空间中随机初始化一组粒子，每个粒子代表一个潜在的解。
初始化粒子速度
为每个粒子随机分配一个速度，用于控制其位置的变化。
初始化粒子位置
根据问题的约束条件和目标函数，为每个粒子随机分配一个初始位置。
更新阶段
计算适应度值
量子行为粒子群优化算法的基本原理
• 量子行为粒子群优化算法的基本原理是：每个粒子被视为一个量子比特，其状态由波函数表示。粒子通过不断更新自己的位置和速度来搜索解空间，同时通过与其它粒子的信息共享和协作来不断逼近最优解。在更新过程中，粒子不仅受到自身经验和群体最佳位置的影响，还受到量子旋转门和量子测量等量子操作的作用，从而在解空间中实现全局搜索和局部搜索的平衡。
THANKS.
组合优化问题
组合优化问题是指在一组可行解中寻找最优解的问题，如旅行商问题、背包问题、图着色问题等。
量子行为粒子群优化算法能够处理这类问题，通过粒子间的信息共享和协作，寻找最优解或近似最优解。
机器学习与数据挖掘
在机器学习和数据挖掘领域，量子行为粒子群优化算法可用于特征选择、模型参数优化和超参数调整等方面。
算法在实际问题中的应用前景
组合优化问题
量子行为粒子群优化算法在求解组合优化问题方面具有优势，如旅行商问题、背包问题等，有望在实际生产、物流等领域得到广泛应用。
机器学习与数据挖掘
量子行为粒子群优化算法可用于特征选择、模型参数优化等方面，为机器学习和数据挖掘提供新的思路和方法。
控制系统优化
在控制系统的参数优化和控制器设计中，量子行为粒子群优化算法具有潜在的应用价值，有助于提高控制系统的性能和稳定性。

改进量子行为粒子群算法智能组卷策略研究

ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｑｕａｎｔｕｍｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｍ，ｈｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｍｈｉｓｏｆｂｅｔｔｅｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｔｈｅｓｕｃｃｅｓｓｒａｔｅａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｅｓｔｐａｐｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏ．ｎ
ＴＰ３０１．６文献标识码Ａ中图法分类号
ＳｔｕｄｙｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｅｓｔＰａｐｅｒＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＳｔｒａｔｅｇｙｔｈｒｏｕｇｈＩｍｐｏｖｒｅｄ
ｆｏｒｗａｒｄ．Ｆｉｒｓｔｏｆａｌｌ，ｉｎｅｒｔｉａｗｅｉｇｈｔｉｓｅｘｐｒｅｓｓｅｄａｓｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｖｅｌｏｃｉｔｙａｎｄｐａｒｔｉｃｌｅａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｂｙｄｅ —
Ｑｕａｎｔｍｎ－ｂｅｈａｖｅｄＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
ＬＩＸｉｎ－ｒａｎＦＡＮＹｏｎｇ－ｓｈｅｎｇ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆｏｍｐＣｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮｏｒｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００５１，Ｃｈｉｎａ）

改进的量子粒子群算法求解车辆路径问题

网络分析、计算机应用及交通工程等学科交叉领域研究的
热点，受到众多专家、学者的极大重视。车辆路径问题是指在客户需求位置已知的情况下，确定车辆在各个客户间的行程路线，使得运输路线最短或运输成本最低。ＶＲＰ被证
ｏｎｃｌａｓｓｉｃａｌＱｕａｎｔｕｍ－ＢｅｈａｖｅｄＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｓｔａｔｕｓｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｉｓｐｒｏｄｕｃｅｄｂｙＴｅｎｔｃｈａｏｓ．Ｗｈｅｎ
佛山５２８０００）（佛山科学技术学院电子与信息工程学院计算机系
摘
要提出一种基于Ｔｅｎｔ混沌映射的改进的量子粒子群优化算法求解车辆路径问题，该算法在基本量子粒子群优化算法（ＱＰＳＯ）
的基础之上，采用Ｔｅｎｔ映射对粒子群的状态进行初始化，在算法进入早熟时，选用Ｔｅｎｔ映射对最优粒子进行混沌搜索，从而提高了算法的
ｔｉｏｎ，ａｖｏｉｄｇｅｔｔｉｎｇｉｎｔｏｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｕｍａｎｄｐｒｅｍａｔｕｒｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ．Ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｔｏａｃｈｉｅｖｅｇｏｏｄｒｅ —

改进的粒子群算法

改进的粒子群算法
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为，通过不断地迭代寻找最优解。

然而，传统的粒子群算法存在着一些问题，如易陷入局部最优解、收敛速度慢等。

因此，改进的粒子群算法应运而生。

改进的粒子群算法主要包括以下几个方面的改进：
1. 多目标优化
传统的粒子群算法只能处理单目标优化问题，而现实中的问题往往是多目标优化问题。

因此，改进的粒子群算法引入了多目标优化的思想，通过多个目标函数的优化来得到更优的解。

2. 自适应权重
传统的粒子群算法中，粒子的速度和位置更新是通过权重因子来控制的，而这些权重因子需要手动设置。

改进的粒子群算法引入了自适应权重的思想，通过自适应地调整权重因子来提高算法的性能。

3. 多种邻域拓扑结构
传统的粒子群算法中，邻域拓扑结构只有全局和局部两种，而改进的粒子群算法引入了多种邻域拓扑结构，如环形、星形等，通过不
同的邻域拓扑结构来提高算法的性能。

4. 多种粒子更新策略
传统的粒子群算法中，粒子的速度和位置更新是通过线性加权和非线性加权两种方式来实现的，而改进的粒子群算法引入了多种粒子更新策略，如指数加权、逆向加权等，通过不同的粒子更新策略来提高算法的性能。

改进的粒子群算法在实际应用中已经得到了广泛的应用，如在机器学习、图像处理、信号处理等领域中都有着重要的应用。

未来，随着人工智能技术的不断发展，改进的粒子群算法将会得到更广泛的应用。

改进的耗散量子粒子群优化算法及其应用

ｍｕｈｂｔｅｎｄｅｓｏｌｃｌｔｅｏｉｍ，ｔｖｒｏｅｔａｎｅｓｓ。ｄｉｓｐｔｏｐｅａｏｓｉｄｅｎｏｔｕａｔａ — ｃｅｔｒａａｙｔｏａｈｐｔｍｕｏｏｅｃｍｈｅｗｅｋｓｅｓｉａｉｎｏｒｔｒｗａｎｕｃｄｉｔｈｅｑｎｕｍｎ
Ａｓａｔｓｕｎｕａｉｅｓａｐｍｚｉ（ＰＯ）ｅｉｉｅｄｆｃｈｔａ ’ ｅｐｔｉｅｉｆｈｗｒｂｔｃ：ＡａｔｍｐｒｃｗｍｉｔｉｔｎＱＳｒｑｔｌｏｉａｏｘｔｇｔｅｔｔａｃｎｔｋｅｅｄｖｒｔｏｅｓａｓｎｈｅｓｈｓｙｔｍ
ｇｐａｔｔｙｎｅｒｐｓｄａｍｄｅｉｉａｏｕｎｕａｔｌｓａｏｔｉｔｎＤＰＯ）ｈｉｕａｄｌｕｄｔｓａｇ，ａｄｔｎｐｏｏｅｏｉｄｄｓｔｎｑａｔｐｒｃｒｐｉｚｉ（ＱＳ．ＴｅｓｌｔｅｅｒｅｈｉｆｓｐｉｍｉｅｗｍｍａｏｍｅｒｓｌｏｉｇｂｎｈａｋｆｎｔｎｏｔｉｔｎｐｏｌｈｗｔａＤＰＯｉｓｐｒｒｏｔｄｔｎｕｎｕｖｌｔｎｒｅｕｓｎｓｌｎｅｃｍｒｃｉｐｉｚｉｒｂｅｓｏｔＱＳｕｅｏａｉｏａｑａｔｍｅｏｉａｔｉｖｕｏｍａｏｍｓｈｓｉｔｒｉｌｕｏｙｌｏｔａｇｒｈ（ＥｎｄＱＳ．ＷｅｃｎｃｎｌｄａｄｓｉｔｎｏｅａｒｓａｄｆｅｐｇｔｅｄｖｒｔｏｅｓａＴａｄｉｍＱＡ）ａＰＯａｏｃｕｅｔｔｉｐｉｐｒｏｌｒｋｅｉｉｅｉｆｈｗｌＩｎｈｓａｏｔｉｖｉｏｎｈｓｙｔｌ

基于改进量子粒子群算法的NCS模糊控制器参数优化

关键词：网络控制系统；改进量子粒子群优化；模糊控制；人工蜂群算法中图分类号：ＴＰ１３；ＴＰ３０１．６文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ３６９５（２０１３）０８－２３０１ — ０３
李炜，蔡翔
（兰州理工大学电气工程与信息工程学院，兰ห้องสมุดไป่ตู้ ７３００５０）摘
一
要：针对网络化控制系统中模糊控制器的量化因子和比例因子采用传统经验方法难以整定的问题，提出了种改进量子粒子群（ＩＱＰＳＯ）算法对模糊控制器量化因子和比例因子进行优化。该方法将ＡＢＣ算法中的搜索
算子作为变异算子引入到ＱＰＳＯ算法中，使得ＩＱＰＳＯ算法较好地克服了ＱＰＳＯ算法保持种群多样性差容易早熟收敛的缺陷，并以ＩＴＡＥ指标作为ＩＱＰＳＯ算法的适应度函数对模糊控制器进行优化。典型工业过程仿真结果表明，ＩＱＰＳＯ优化的模糊控制器具有比ＰＩＤ控制器和标准ＱＰＳＯ优化的模糊控制器更好的控制性能和适用性。
ｇｏｒｉｔｈｍ．ＴｈｅｍｅｔｈｏｄｕｓｅｄｔｈｅＩＴＡＥｉｎｄｘａｓｔｈｅｉｆｔｎｅｓｓｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅＩＱＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｐａｒａｍｅ — ｔｅｒｓ．ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｔｙｐｉｃａｌｉｎｄｕｓｒｉｅａＩｐｒｏｃｅｓｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｏｐｔｉｍａＩｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｕｓｉｎｇＩＱＰＳＯｈａｓｂｅｔｔｅｒｃｏｎｔｒｏｌ

改进量子行为粒子群算法求解武器目标分配问题

ｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄａｋｉｎｄｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄｑｕａｎｔｕｍ－ｂｅｈａｖｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓｏｌｖｉｎｇＷＴＡ．Ｆｉｒｓｔ，ｂｙ
ｄｅｆｎｉｉｎｇｐａｒｔｉｃｌｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｓｐｅｅｄａｎｄｐａｒｔｉｃｌｅａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅ，ｔｈｅｉｎｅｒｔｉａｗｅｉｇｈｔｉｓｅｘｐｒｅｓｓｅｄａｓｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆ
ＬＩＸｉｎ－Ｒａｎ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮｏｒｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００５１，Ｃｈｉｎａ）
ｏｆｈｅｔｐａｒｔｉａｌｏｐｔｉｍｉａｔｚｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｍｕｌｔｉｐｌｅｗｅａｐｏｎｓｔａｒｇｅｔａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｉｓｂｕｉｌｔｔｏｍｅｅｔｈｅｔｔａｒｇｅｔｏｆｈｅｔｍｉｎｉｍｕｍｆａｉｌｕｒｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｎｉｌｌａｏｃｔｉａｎｇｗｅａｐｏｎｓｎｄａｓｈｏｏｔｉｎｇａｌｌｔａｒｇｅｔｓ．ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｓｔｉｎｄｉｃａｔｅｈａｔｔｈｅｔｎｅｗｌｇａｏｒｉｔｈｍｃａｎｇｅｔｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｏｒｓｕｂｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｔｏＷＴＡｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｈａｔｔｉｓ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｓｏｌｖｅＷＴＡｐｒｏｂｌｅｍｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｑｕａｎｔｕｍ－ｂｅｈａｖｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉａｔｚｉｏｎ；ｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅ；ｉｎｅｒｔｉａｗｅｉｇｈｔ；ｓｌｏｗｌｙｖａｒｙｉｎｇｆｕｎｃｔｉｏｎ；

改进粒子速度和位置更新公式的粒子群优化算法

改进粒子速度和位置更新公式的粒子群优化算法粒子群优化算法的粒子速度和位置更新公式是算法的核心，它直接影响算法的收敛速度和最终结果的精度。

虽然标准的粒子速度和位置更新公式已经取得了一定的成功，但是还有很多改进的空间。

下面是一些改进粒子速度和位置更新公式的方法：1. 自适应通信因子：传统的粒子群优化算法中，通常设定一个固定的通信因子，如c1=c2=2。

这样的设置可能并不是最佳的，因为它无法适应不同的问题和不同的搜索阶段。

因此，可以采用自适应通信因子策略，根据实际情况动态调整通信因子的大小，使得算法能够快速收敛并取得更好的结果。

2. 惯性权重：惯性权重是指粒子的历史速度在速度更新中所占的比重，通常设定为一个固定的值，如w=0.729。

但是，这个值的设定并不是最优的，因为它无法适应不同的搜索阶段和不同的问题。

因此，可以采用自适应惯性权重策略，根据实际情况动态调整惯性权重的大小，以构建更加有效的搜索方向。

3. 非线性速度更新：传统的粒子群优化算法中，粒子速度的更新公式是线性的，即v(t+1)=wv(t)+c1r1(p-x)+c2r2(g-x)，其中w是惯性权重，c1和c2是通信因子，r1和r2是0到1之间的随机数，p和g分别是个体最优解和群体最优解。

这种线性的速度更新公式可能无法很好地描述粒子的真实运动情况，因此可以采用非线性速度更新公式，例如Sigmoid函数、双曲正切函数等，以更好地描述粒子的真实运动轨迹。

4. 优化辅助信息：粒子群优化算法的速度和位置更新公式都是基于当前粒子状态和历史信息设计的，但是它们并不一定考虑了问题本身的特点，因此可能存在一些优化的空间。

因此可以采用优化辅助信息的方法，例如问题难度、搜索空间特点、算法历史性能等，来更好地指导速度和位置的更新，从而加速算法收敛并提高结果质量。

这些方法的具体实现需要考虑问题本身的特点和实际情况，但是它们都有一个共同的目标，即改进粒子速度和位置更新公式，以提高算法的收敛速度和最终结果的精度。

基于改进量子粒子群算法的云计算资源调度

基于改进量子粒子群算法的云计算资源调度摘要随着互联网技术和云计算的快速发展，越来越多的企业和个人选择将其业务和应用部署到云上。

然而，在云计算环境中，资源的使用效率成为了亟待解决的问题之一。

本论文针对云计算资源调度问题，提出了一种基于改进粒子群优化算法的云计算资源调度算法。

首先，对云计算资源调度问题进行了分析，提出了优化目标和算法设计指导原则。

随后，将粒子群优化算法中的权重系数与迭代次数进行调整并引入遗传算法来优化初始种群，提出了改进的量子粒子群算法。

最后，通过模拟实验和对比试验验证了改进算法的有效性，在对比试验中与其他算法相比更为高效和稳定。

关键词：云计算；资源调度；粒子群算法；遗传算法；优化算法AbstractWith the rapid development of Internet technology and cloud computing, more and more enterprises and individuals choose to deploy their businesses and applications to the cloud. However, in the cloud computing environment, the efficiency of resource utilization has become one of theurgent problems to be solved. In this paper, a cloudcomputing resource scheduling algorithm based on improved particle swarm optimization algorithm is proposed for the resource scheduling problem in cloud computing. Firstly, the optimization objectives and algorithm design guidelines were proposed by analyzing the cloud computing resource scheduling problem. Then, the weight coefficients and number ofiterations in the particle swarm optimization algorithm were adjusted, and the genetic algorithm was introduced tooptimize the initial population, and the improved quantumparticle swarm optimization algorithm was proposed. Finally, the effectiveness of the improved algorithm was verified through simulation experiments and comparative experiments, and the improved algorithm was more efficient and stable compared with other algorithms in the comparative experiments.Keywords: Cloud computing; Resource scheduling; Particle swarm algorithm; Genetic algorithm; Optimization algorithm 引言随着云计算技术的不断发展，越来越多的应用和服务被部署在云平台上，极大地促进了信息化领域的发展。

一种求解生产计划问题的改进量子粒子群算法

第２卷第１８期
文章编号：０６９４（０１０ — ２４０１０ — ３８２１）１０３ —４
计
算
机
仿
真
２１年１０１月的改进量子粒子群算法
王亦乐．万艮王
（江工业大学计算机科学与技术学院，江杭州３０２）浙浙１０３
束变量多，行域范围狭窄等特点，难获得全局最优解。可很目前求解生产计划问题常用遗传算法、子群算法等方法。粒
摘要：生产计划优化过程中，对流程工业生产计划模型的求解算法易陷入局部最优的问题，了获得全局最优提出了一在针为种改进的量子粒子群算法。根据生产计划模型的约束条件动态计算粒子的上下限，粒子进行边界修正，引入了基于概对并率分布的变异操作，而增加了种群的多样性，善了算法摆脱局部极值点的能力。最后仿真实验对改进算法和基本量子从改
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｔｉｎｏｈｔａｇｒｔｍｓｆｒｍｏｅｉｇｏｒｄｃｉｎｐａｉｎｐｏｅｓｉｕｔｙｉａｙｔａｌｉｔＩｓｋｗｎｔａｌｏｉｈｏｄｌｎｆｐｏｕｔｏｌｎｎｎｇｉｒｃｓｎｄｓｒｓｅｓｏｆｌｎｏｌｃｌｅｔｅｏｎｔ．Ｓｈｉａｅｒｓｎｓａｍｐｏｅｕｎｕ —ｐｒｉｌｌｏｉｈｍ．ＡｃｏｄｉｇｔｈｏｓｒｉｔｆｏａｘｒｍｅｐｉｓｏｔｓｐｐｒｐｅｅｔｎｉｒｖｄｑａｔｍａｔｃｅａｇｒｔｃｒｎｏｔｅｃｎｔａｎｓｏｐｏｃｉｎｐｌｎｎｄｌｈｉｌｏｉｈｄｎｍｉａｌａｃｌｔｓｐａｉｌＳｕｐｅｎｏｒｌｍｉ．Ｉｄｄｏｄｒｒｄｕｔａｎｉｇｍｏｅ，ｔｓａｇｒｔｍｙａｃｌｙｃｌｕａｅｒｃｅ’ ｐｒａｄｌｗｅｉｔｏｔｓｔａｓｂｕｎａｙａｎｍｅｄｍｅｔａｄｎｒｄｃｓａｋｎｄｏｔｔｏｐｒｔｏａｅｎｐｏａｉｉｙｄｓｒｂｔｏｎｎｉｔｏｕｅｉｆｍｕａｉｎｏｅａｉｎｂｓｄｏｒｂｂｌｔｉｔｕｉｎ，ｔｕｎｒａｅｈｏｕａｉｈｓｉｃｅｓｓｔｅｐｐｌ — ｔｏｉｅｓｔｎｍｐｏｅｈｂｉｉｏｇｔｒｄｏｏａｘｒｍｅｐｏｎｓＦｉｌｉｎｄｖｒｉａｄｉｒｖｓｔｅａｌｔｔｅｉｆｌｃｅｔｅｉｔ．ｎａｌｙｙｌｙ，ｃｍｐａｉｏｓｇｖｎｂｅｗｅｎｉｏｒｓｎｉｉｅｔｅｍ— ｐｏｅｇｒｔｍｎｔｅｌｏｉｈ．Ｔｈｉｌｔｎｒｓｌｈｗｓｔａｈｍｐｏｅｌｏｉｈｈｓｏｖｏｄａｔ— ｒｖｄａｏｈａｄｏｈｒａｇｒｔｍｓｌｉｅｓｍｕａｉｅｕｔｓｏｈｔｔｅｉｒｖｄａｇｒｔｍａｂｉｕｓａｖｎａｏｇｓｆｒｇｏｌｓａｃｃｐｂｌｔｎｄｉｓａｆｅｔｅｗａｏｓｌｅｐｏｃｉｎｐａｉｇｐｏｌｍ．ｅｌｂａｅｒｈａａｉｉｙａｔｉｎｅｆｃｉｙｔｏｖｒｄｕｔｏｌｎｎｎｒｂｅｏｖ

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改进量子粒子群算法
量子粒子群算法是一种用于优化问题的随机搜索算法，具有很强的全局最优解寻找能力和计算速度优势。

然而，在使用过程中，由于粒子群的性质，导致算法容易陷入局部最优解，并且算法的收敛速度也趋于缓慢。

因此，我们需要改进量子粒子群算法，以提高算法的性能和效率。

改进一：自适应量子粒子群算法
传统的量子粒子群算法中，不同个体之间的位置与速度是相互独立的，缺乏协同演化的机制，不能充分利用个体之间的信息交流。

为此，我们可以引入自适应量子粒子群算法，通过动态调整量子位、所谓“粒子魔数”和适应度函数等参数，逐步优化搜索过程。

自适应粒子魔数的引入可以直接改善种群的分布性质，如增加搜索的多样性和有效性，以及加速种群的收敛速度，显著改善本算法的搜索质量和效率。

改进二：多目标量子粒子群算法
多目标量子粒子群算法通过引入多个目标函数，兼顾搜索的多个最优解，避免了传统粒子群算法容易受局部最优解的困扰。

这种算法通过多指标的优化，可以在不同的情况下对不同的目标进行权衡，进一步提高算法的适用性。

其中，可以引入多种量子位的变式，如系数、相位、
纠缠态等，来对不同的目标进行快速处理，避免局部最优和振荡现象的发生。

改进三：协同量子粒子群算法
协同量子粒子群算法是一种将多个粒子群算法组合起来进行多目标优化的方法。

它将不同的粒子群模型进行合理的融合，利用协同演化的机制，将搜索群体划分成不同的子群，分别独立地搜索目标函数最优值，通过相互交换信息和粒子之间的协同，不断优化最优解。

协同粒子群算法具有更高的收敛速度和优化效率，能够在处理大规模多目标优化问题时，更好地保证搜索质量和效率。

综上所述，各种改进方法可以对传统的量子粒子群算法进行强化，提高算法的全局搜索和收敛速度，提高最终的优化结果。

但同时也需要指出，由于量子粒子群算法的特殊性质和优化目标的多样化，如何选择适当的改进方法和实现算法的具体细节仍然存在着相当的挑战。

因此，未来的研究仍要进一步深入探讨，进一步优化算法的求解能力和性能。