Q学习优化的量子粒子群算法分析与应用

"一种Q学习的量子粒子群优化方法" 本文主要探讨了量子粒子群优化算法（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization，QPSO）的改进策略，特别是针对其核心参数——收缩扩张因子的控制。粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是由Kennedy等人提出的，灵感来源于自然界中的鸟群觅食行为。这种优化算法因其简单性和快速收敛性而受到广泛应用。然而，PSO算法在全局优化能力上存在不足，因此，学者们提出了一系列改进措施，其中包括将量子理论引入PSO，形成QPSO算法。 QPSO算法结合了量子力学中的概念，增强了粒子的全局搜索能力，减少了控制参数，使得算法更易于实现。然而，原始QPSO算法中收缩扩张因子的固定设置可能限制了算法的性能。Sun等人最初设定的收缩扩张因子是固定的，而后续的研究如Fang的工作则提出根据进化代数动态调整这一参数，即采用线性下降和非线性下降的控制策略，这在许多测试函数上显示出了更好的优化效果。 此外，Xi等人关注到QPSO算法中粒子贡献度的差异，提出了一种基于权重系数的控制算法，以改善搜索过程。这些研究表明，动态调整参数控制策略可以提升QPSO算法的性能，使其能更好地适应复杂优化问题。 本文的重点在于，作者盛歆漪、孙俊、周頔和须文波提出了一种新的方法，即结合Q学习（Q-Learning）来控制QPSO算法中的收缩扩张因子。Q学习是一种强化学习算法，能够在环境中学习最优策略，以最大化长期奖励。通过将Q学习应用于参数控制，算法可以在搜索过程中自适应地调整选择参数，从而提高整体优化性能。 通过对比改进后的Q学习量子粒子群优化算法与固定参数选择策略、线性下降参数控制策略和非线性下降参数控制策略，作者在CEC2005 benchmark测试函数上进行了实验。实验结果分析揭示了Q学习策略对于优化性能的提升，并可能为QPSO算法的未来研究提供新的方向，尤其是在解决复杂优化问题时如何更有效地调整参数以实现更好的全局搜索和优化效果。