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A Quantum Glowworm Swarm Optimization Algorithm based on Chaotic Sequence

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJCA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Control and Automation SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.7 No.9 (2014.09)바로가기
  • 페이지
    pp.165-178
  • 저자
    Du Pengzhen, Tang Zhenmin, Sun Yan
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A233039

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The standard Glowworm Swarm Optimization(GSO) has poor global search ability and easily trap into local optimum. In order to solve these problems, a Quantum Glowworm Swarm Optimization Algorithm based on Chaotic Sequence(QCSGSO) is proposed in this paper.Firstly, chaotic sequence is generated to initialize the population, which has higher probability to cover more local optimal areas, and provides a good condition for further optimization and tuning.Then, quantum behavior is applied to elite population, which makes individuals locate in any position of the solution space randomly with a certain probability, greatly enhances the algorithm’s capability of global searching and local optimum jumping. Finally, QCSGSO adopts single dimension loop swimming rather than the original fixed step movement mode, which not only improves the solution precision and convergence speed, but also solves GSO’s problem about too sensitive to the step-size, and enhances the robustness of the algorithm indirectly. The results of simulation experiments show that the proposed method is feasible and effective.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Standard Glowworm Swarm Optimization
 3. Proposed Algorithm
  3.1. Chaotic Sequence
  3.2. Elite Population and Quantum Behavior
  3.3. Single Dimension Swimming
  3.4. The Whole Process of the Proposed Algorithm
 4. Experiments and Discussions
  4.1. Optimization Performance Comparison
  4.2. Comparison of Convergence Speed
  4.3. Population Diversity Analysis
 5. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

GlowwormSwarm Optimization Quantum Behavior Chaotic Sequence Single Dimension Swimming Function Optimization

저자

  • Du Pengzhen [ College of Computer Science and Engineering, NanjingUniversity of Science and Technology, Nanjing, China ]
  • Tang Zhenmin [ College of Computer Science and Engineering, NanjingUniversity of Science and Technology, Nanjing, China ]
  • Sun Yan [ College of Computer Science and Engineering, NanjingUniversity of Science and Technology, Nanjing, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJCA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJCA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Control and Automation
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2005-4297
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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