基于量子粒子群

论文研究-量子连续粒子群优化算法及其应用.pdf,

粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是

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混沌粒子群算法是将混沌搜索策略与粒子群相结合，提高种群的多样性，防止陷入局部最优

粒子群很好的综述,介绍了粒子群算法的优点和缺点。

使用粒子群对连续的函数进行优化，求得最小值

优化程序，如何选择pbest ，如何选择gbest，根据位置和速度公式进行位置和速度的更新