协同学习行为的量子粒子群优化算法

"具有学习行为的协同量子粒子群算法——一种改进的量子粒子群优化方法，通过引入多子群协同搜索和粒子学习行为，解决了量子粒子群优化算法的早熟收敛问题，提高了全局和局部搜索能力。实验结果证明，该算法在收敛速度和精度上优于传统PSO和QPSO算法，能有效避免局部极值。" 本文探讨了一种名为LCQPSO（Learning Behavior Collaborative Quantum Particle Swarm Optimization）的新型优化算法，旨在解决量子粒子群优化（QPSO）中的早熟收敛问题。QPSO是一种基于量子力学概念的全局优化方法，它利用粒子群的运动模拟量子位的演化，但其往往在搜索早期就过早收敛，导致无法找到全局最优解。 LCQPSO算法的核心改进包括两个方面：一是引入了多子群协同搜索策略，通过将整体粒子群划分为多个子群，每个子群独立搜索，同时各子群之间进行信息交换，以增强种群的全局搜索能力和后期的多样性保持；二是赋予粒子学习行为，粒子不仅能根据自身经验和当前最佳位置更新速度和位置，还能够学习其他粒子的经验，这提升了种群的局部搜索能力，有助于跳出局部最优。 实验部分对LCQPSO算法的子群规模和学习概率参数进行了敏感性分析，结果显示适当的子群规模和学习概率可以显著提升算法性能。同时，通过对比LCQPSO与经典的粒子群优化（PSO）和原始的QPSO算法在标准测试函数上的表现，证实了LCQPSO在收敛速度和求解精度上均有所提升，尤其在避免陷入局部极值方面表现出色。 此外，文章的作者团队由董虎胜、陆萍和龚声蓉组成，他们在图像处理、智能进化算法、计算机视觉等领域有深入研究。该工作得到了国家自然科学基金的支持，论文发表在《计算机科学与技术》期刊上，具有一定的学术影响力。 LCQPSO算法结合了协同搜索和学习行为，为优化问题提供了更有效的解决方案，尤其在处理复杂优化任务时，它的优势更为明显。这项研究对于进一步理解群体智能优化算法的行为以及开发新的优化算法具有重要的理论和实践意义。