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Study on an Improved Quantum PSO Algorithm for Solving Complex Optimization Problem

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJHIT) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Hybrid Information Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.8 (2016.08)바로가기
  • 페이지
    pp.187-198
  • 저자
    Mengxing Li, Zhuo Wan
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A284650

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a population-based search algorithm by simulating the social behavior of birds within a flock. It is a simple and efficient optimization algorithm. But it exists the low computational speed and easy falling into local optimal solution in solving the complex problem. So the quantum theory, adaptive inertia weight, disturbance factor and diversity mutation strategy are introduced into the PSO algorithm in order to propose an improved PSO(IWDMDQPSO) algorithm in this paper. In the IWDMDQPSO algorithm, the quantum theory is used to change the updating mode of the particles for guaranteeing the simplification and effectiveness of the algorithm. The adaptive inertia weight is used to improve the premature convergence of the algorithm. The disturbance factor is used to avoid the premature of the algorithm. The diversity mutation strategy is used to improve the global searching ability and computation speed. Finally, the famous benchmark functions are selected to prove the performance and effectiveness of the proposed IWDMDQPSO algorithm. The experiment results show that the proposed IWDMDQPSO algorithm takes on better solving accuracy and higher computation speed in solving the complex function. So it has a remarkable optimization performance.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm
 3. The Quantum PSO Algorithm
 4. The Description of Multi Strategies
  4.1. Adaptive Inertia Weight
  4.2 The Disturbance Factor
  4.3. The Diversity Mutation Strategy
 5. An Improved QPSO (IWDMDQPSO) Algorithm Based on the Multi Strategies
 6. Experiment and Results
  6.1. Test Function and Test Environment
  6.2. Test Results and Analysis
 7. Conclusion
 Acknowledgments
 References

키워드

Particle swarm optimization algorithm quantum theory adaptive inertia weight disturbance factor diversity mutation strategy optimization performance

저자

  • Mengxing Li [ School of Communication and Electronic Engineering, Hunan City University, Yiyang,Hunan 41300 China ]
  • Zhuo Wan [ School of Communication and Electronic Engineering, Hunan City University Yiyang, Hunan 41300 China ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJHIT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJHIT)]
  • 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 Hybrid Information Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-9968
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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