量子粒子群算法优化 python

量子粒子群算法优化是一种用于参数优化的算法，具体的python实现可以参考引用[1]中提供的参考资料。量子粒子群算法优化取消了粒子的移动方向属性，使粒子位置的更新与之前的运动无关，增加了粒子位置的随机性。在量子粒子群算法中，还引入了新的概念mbest，表示pbest的平均值，即粒子历史最好位置的平均值。量子粒子群算法的步骤包括计算mbest和粒子位置的更新。通过使用量子位的概率幅对粒子位置编码和利用量子旋转门实现粒子移动，量子粒子群算法能够完成粒子搜索。此外，采用量子非门实现变异可以提高种群的多样性。因为每个量子都有两个概率幅，所以每个粒子实际上占据两个位置。以上是量子粒子群算法优化在python中的一般实现方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【超参数寻优】量子粒子群算法（QPSO） 超参数寻优的python实现](https://blog.csdn.net/Luqiang_Shi/article/details/84757727)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [应用新型量子粒子群优化算法求解PFSP问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38513794/12552605)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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