An Improved Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization Algorithm with Elitist Breeding for Unconstrained Optimization
المؤلفون المشاركون
Yang, Zhen-Lun
Wu, Angus
Min, Hua-Qing
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-05-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
An improved quantum-behaved particle swarm optimization with elitist breeding (EB-QPSO) for unconstrained optimization is presented and empirically studied in this paper.
In EB-QPSO, the novel elitist breeding strategy acts on the elitists of the swarm to escape from the likely local optima and guide the swarm to perform more efficient search.
During the iterative optimization process of EB-QPSO, when criteria met, the personal best of each particle and the global best of the swarm are used to generate new diverse individuals through the transposon operators.
The new generated individuals with better fitness are selected to be the new personal best particles and global best particle to guide the swarm for further solution exploration.
A comprehensive simulation study is conducted on a set of twelve benchmark functions.
Compared with five state-of-the-art quantum-behaved particle swarm optimization algorithms, the proposed EB-QPSO performs more competitively in all of the benchmark functions in terms of better global search capability and faster convergence rate.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Zhen-Lun& Wu, Angus& Min, Hua-Qing. 2015. An Improved Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization Algorithm with Elitist Breeding for Unconstrained Optimization. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057682
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Zhen-Lun…[et al.]. An Improved Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization Algorithm with Elitist Breeding for Unconstrained Optimization. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2015 (2015), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057682
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Zhen-Lun& Wu, Angus& Min, Hua-Qing. An Improved Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization Algorithm with Elitist Breeding for Unconstrained Optimization. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057682
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057682
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر