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嵌入式系统/ARM技术中的基于具有量子行为的粒子群优化算法惯性权重研究及应用
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上传时间: 2020-11-05
详细说明：粒子群优化(PSO)算法是一种群智能优化算法，最早由Kennedy和Eberhart于1995年共同提出，其基本思想是对鸟群捕食行为的仿生模拟，通过鸟群之间的集体协作，快速搜寻并找到最优解。其基本的进化方程如下：
其中，r1，r2∈[0，1]为均匀分布的随机数；C1，C2均是正常数；t表示进化代数；Vt，Xt分别表示每个粒子的速度和位置；Pg，Pt分别是粒子群的全局最优和个体最优。
为了改善基本PSO算法的收敛性能，Y?Shi等人提出了惯性权重的方法和用模糊控制器来动态自适应地改变惯性权重的技术。之后Jun Sun等人提出的具有δ函数形式的粒子群算法(QDPSO)使粒子群算法的
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