论文研究 一种竞争型量子进化算法.pdf

针对连续空间数值优化问题，提出了一种竞争型量子进化算法。粒子每次向全局最优和种群均值两个方向分别进化，从而得到两个子粒子。根据“优胜劣汰”原则选择适应度较高者作为下一代。同时，为了保证粒子的多样性，引入了一种自适应变异机制：对适应度较低的粒子以较高概率进行变异，而对适应度较高粒子以较低概率进行扰动。通过5个标准测试函数验证了算法的性能。仿真结果表明，与PAQEA及NVCQEA相比，该算法收敛速度快，收敛精度高，稳定性好。