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  1. 具有量子行为能力的粒子群算法

  2. 原创量子粒子群算法：）改算法相对于标准粒子群算法来说具有了更为快速的收敛速度以及强大的全局搜索能力。该文档中包含了典型的测试函数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-18
    • 文件大小：3072
    • 提供者：gaohao108

  1. 量子粒子群算法的matlab实现，有程序说明

  2. 量子粒子群算法的matlab实现，有程序说明

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-06-13
    • 文件大小：915
    • 提供者：cxjy329432120

  1. 量子粒子群算法

  2. 量子粒子群算法，同时附有测试函数，供测试验证，值得参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-08-30
    • 文件大小：4096
    • 提供者：hdsjl

  1. 量子粒子群算法

  2. 量子 粒子群 算法 已经经过验证,大家可以帮忙看一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-12-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u010079971

  1. 超详细的量子粒子群算法程序！

  2. Matlab下的超详细的量子粒子群算法程序！有源码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-25
    • 文件大小：114688
    • 提供者：kok515

  1. 量子粒子群算法

  2. 一个量子粒子群算法matlab程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-20
    • 文件大小：998
    • 提供者：zf1767645609

  1. 改进量子粒子群算法的模糊神经网络水质评价

  2. 传统的粒子群算法训练神经网络的水质评价模型有学习速度慢， 容易陷入局部最优和精确性不高的缺点。 为了克服模型的缺点， 提出了利用改进的自适应量子粒子群算法训练 T-S模糊神经网络的新模型， 新的自适应量子 粒子群算法通过在算法中引入聚集度的概念， 使得算法可以在迭代中自适应地调整收缩扩张系数， 让算法更具动态 自适应性。新的模型结合了量子粒子群算法和 T-S模糊神经网络的优点， 提高了模型的泛化能力。通过对东江湖流 域站点 2002到 2013年的水文数据进行实验， 结果显示， 该模型比其他神

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lc1991224

  1. 基于改进的量子粒子群 优化小波神经网络的网络流量预测

  2. 为了改善小波神经网络( WNN) 进行流量预测的性能及避免量子粒子群算法( QPSO) 搜索后期的早熟 收敛缺陷，提出了一种改进的 QPSO。该算法定义粒子群聚拢度，改进收缩—扩张系数使其表示为聚拢度的函数 并服从随机分布，以使粒子群具有动态自适应性，避免陷入局部最优， 并通过搜索使用 WNN 待优化参数编码位 置向量的粒子群的全局最优位置来实现目标参数的优化，使用本算法优化 WNN 参数， 建立了基于改进的 QPSO 优化 WNN 的网络流量预测模型。使用真实网络流量通过两组对比实验对其预测

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-25
    • 文件大小：343040
    • 提供者：lc1991224

  1. 量子粒子群算法QPSO.txt

  2. 量子粒子群优化算法计算sphere函数，python程序。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-05-08
    • 文件大小：6144
    • 提供者：qq_39932396

  1. 量子粒子群优化算法在煤矿瓦斯涌出量预测中的应用

  2. 针对瓦斯涌出局部性、随机性、模糊性等特点,提出一种新的量子粒子群优化、支持向量核构造量子粒子群算法和向量回归模型,并且运用一种新型的智能量子粒子群优化算法优选模型参数。实验结果表明,所提出的量子粒子群支持向量回归模型预测瓦斯涌出量比标准支持向量回归模型、智能支持向量回归模型预测精度高、速度快。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-21
    • 文件大小：234496
    • 提供者：weixin_38714532

  1. 基于量子粒子群算法的多目标无功优化

  2. 基于量子粒子群算法的多目标无功优化，瞿苏寒，马平，针对电力系统多目标无功优化问题，本文首次引入了量子粒子群优化（QPSO）算法，该方法中的粒子具有量子行为，它可以在整个可行域�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-27
    • 文件大小：309248
    • 提供者：weixin_38694006

  1. 应用新型量子粒子群优化算法求解PFSP问题

  2. 为了提高粒子群算法在求解调度问题时的搜索能力和优化效率以及避免早熟收敛。通过采用了一种新颖的量子粒子群算法,用量子位的概率幅对粒子位置编码,用量子旋转门实现粒子移动,完成粒子搜索;并采用量子非门来实现变异,从而提高种群多样性。由于每个量子都有两个概率幅,因此每个粒子实际占据两个粒子位置,所以在粒子数目相等的情况下,能加速粒子的搜索进程。仿真实验结果表明,在求解置换流水线生产调度问题时优于基本粒子群算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-26
    • 文件大小：183296
    • 提供者：weixin_38513794

  1. 非线性混合整数规划问题的改进量子粒子群算法

  2. 提出了一种改进的量子粒子群算法,并将该算法用于求解非线性混合整数规划问题。构造了一种自适应调整的惯性权重,平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力;针对混合整数规划问题,给定一定比例的初始可行解,提高了初始种群解的多样性;利用协同进化选择策略,对种群中的不可行解重新生成,使种群中每个粒子的信息充分利用,从而提高算法的收敛速度;为了抑制算法的早熟现象,给出了一种新的混沌搜索方式,对全局最优解进行局部搜索,增强算法的局部搜索能力。通过16个常见的测试函数测试结果表明,改进的量子粒子群优化算法对求解非线性混

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：235520
    • 提供者：weixin_38500734

  1. 判别类条件贝叶斯网络分类器的量子粒子群优化参数学习

  2. 针对贝叶斯网络分类器在处理多属性分类问题时,存在分类精度下降、算法运行时间过长等问题,提出一种判别类条件贝叶斯网络模型。该模型在类条件贝叶斯模型的基础上,将条件对数似然函数以对数形式重新参数化,并使用量子粒子群优化算法最大化目标函数。新模型采用判别参数学习方法,直接计算条件概率,对于分类问题更加高效。本研究将判别类条件贝叶斯网络模型与TAN分类器相结合,使用量子粒子群算法进行优化,用于对液体火箭发动机的故障诊断与分类中。针对某型号火箭的仿真数据进行故障诊断与分类,与传统的贝叶斯分类器相比,改进的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-25
    • 文件大小：872448
    • 提供者：weixin_38508821

  1. 量子粒子群算法的matlab实现，有程序说明

  2. 量子粒子群算法的matlab实现，有程序说明 量子粒子群算法的matlab实现，有程序说明 量子粒子群算法的matlab实现，有程序说明 量子粒子群算法的matlab实现，有程序说明

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-10-07
    • 文件大小：1024
    • 提供者：downk

  1. 基于Bloch球面坐标编码的量子粒子群算法及应用

  2. 基于Bloch球面坐标编码的量子粒子群算法及应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：872448
    • 提供者：weixin_38687928

  1. 航空发动机性能仿真的分群量子粒子群算法

  2. 航空发动机性能仿真的分群量子粒子群算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：941056
    • 提供者：weixin_38632006

  1. 基于改进量子粒子群算法的配电网络优化重构

  2. 基于改进量子粒子群算法的配电网络优化重构

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38750644

  1. 基于双混沌量子粒子群算法的的模糊图像增强研究

  2. 针对模糊图像增强存在的缺陷，提出双混沌量子机制的粒子群优化算法。首先对量子粒子群增设收缩扩张因子来动态改变搜索边界；接着双混沌量子机制系统利用两种不同的混沌机制同时在搜索空间中进行独立搜索，根据两者搜索的最优点的距离情况来缩小搜索空间，得出空间真正的最优值；最后通过非完全Beta函数建立双混沌量子粒子群算法与模糊图像增强的关系，给出了算法流程。实验仿真显示本算法增强效果清晰，同时较好地保持了图像的整体视觉效果，直方图显示本算法较其他算法灰度值分布均匀，信噪比改善较大。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38723192

  1. 基于正态云模型的自适应变异量子粒子群优化算法

  2. 为提高量子粒子群算法的寻优能力，文中提出一种新的正态云模型自适应变异量子粒子群算法。该方法采用正态云模型优化策略，引入自身最差粒子和全局最差粒子，结合自身最优粒子和全局最优粒子自适应调整势阱中心位置与收缩-扩张系数， 每次迭代后生成的新粒子，以一定概率采用正态云模型对粒子进行变异操作。最后标准函数极值优化的实验结果表明，该算法的单步迭代时间较长但优化能力较同类算法有大幅度提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38536267
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