基于量子行为粒子群优化方法的随机规划算法研究的综述报告.docx

该【基于量子行为粒子群优化方法的随机规划算法研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于量子行为粒子群优化方法的随机规划算法研究的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于量子行为粒子群优化方法的随机规划算法研究的综述报告随着计算机科学中量子计算的发展,越来越多的学者开始将量子理论与优化算法结合起来,形成了一系列基于量子行为优化的算法,其中就包括了基于量子行为粒子群优化方法(Quantum-behavedParticleSwarmOptimization,简称QPSO)的随机规划算法。本文将对这一算法进行综述。一、(ParticleSwarmOptimization,简称PSO)是一种基于群体智能的优化算法。通俗地讲,就是以一群“粒子”代表待优化的解空间中的点,并在解空间中不断搜索最优解。在搜索过程中,每个粒子以自己的历史最优解和当前全局最优解为参考,不断调整自己的位置和速度,最终收敛于全局最优解点。。其中,每个粒子不再是一个经典的点,而是一个蕴含着“量子性质”的粒子,可以表现为波函数的存在态和不存在态。在QPSO中,每个粒子的位置和速度的更新公式与PSO相同,唯一不同的是其速度和位置使用了量子行为的更新方式,即通过使用粒子波函数来描述其存在与否和位置。在搜索过程中,通过适当的粒子群体移动和震荡,从而控制粒子发生量子跃迁。这种量子跃迁机制使得QPSO算法的全局寻优能力具备量子学中的量子并行搜索特性,从而大大提高了优化效率。二、:(1)QPSO算法具有随机性,由于有量子行为的因素在其中,所以QPSO算法的初始粒子状态是不确定的,能够避免陷入局部最优解的情况,同样也能跳出局部最优解找到全局最优解。(2)QPSO算法具有全局寻优能力强的优点,能够快速找到最优解。(3)在QPSO算法的过程中,通过适当的规范化能够更好的保留最好的粒子群,从而优化效果更好。:(1)优点:QPSO算法基于粒子群优化,采用量子行为粒子群优化方法,结合了量子力学的并行搜索特性,具有全局寻优能力强等优点。(2)缺点:QPSO算法在每一代迭代中都会重新计算每个粒子的波函数,这样增加了算法的计算量。此外,算法使用的量子行为更新方式也有缺点,可能会导致解的震荡和振荡行为,从而使得算法易于陷入局部最优解。三、QPSO算法的应用QPSO算法已经在多种优化问题中获得了广泛的应用,例如无线传感器网络安排问题、无线传感器网络数据负载均衡问题、少量样本下支持向量机分类问题等。总体来说,QPSO算法的全局寻优能力强,在一些复杂的优化问题中能够快速找到最优解。不过,由于其存在一些易出现震荡和振荡的情况,需要进一步提升算法的优化效果。