[1]基于差分进化的量子粒子群优化算法的研究.基于差分进化的量子粒子群优化算法的研究[J].延边大学学报(自然科学版),2019,(02):141-144.
 LIU Liqin,SUN Bo,WANG Baoyun,et al.Research on a quantum particle swarm optimization algorithmbased on differential evolution[J].Journal of Yanbian University,2019,(02):141-144.
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基于差分进化的量子粒子群优化算法的研究

参考文献/References:

[1] STORN R, PRICE K. Differential evolution: a simple and efficient adaptive scheme for global optimization over continuous spaces[J]. Journal of Global Optimization, 1997,11(4):341-359.
[2] 李炜,巢秀琴.改进的粒子群算法优化的特征选择方法[J].计算机科学与探索,2019(3):1-19.
[3] SHI Y H, EBERHART R C. A modified particle swarm optimizer[C]//IEEE International Conference on Evolu-tionary Computation. New York: IEEE, 1998:69-73.
[4] SUGANTHAN P N. Particle swarm optimizer with neighborhood topology on particle swarm performance[C]//Proceeding of the Congress on Evolutionary Computation. New York: IEEE, 1999:1958-1962.
[5] SUN J, FENG B, XU W. Particle swarm optimization with particles having quantum behavior[C]//Congress on Evolutionary Computation. New York: IEEE, 2004:1923-1935.
[6] 丁晓阳,李嵩华.一种改进的差分进化算法[J].陕西师范大学学报(自然科学版),2016,44(1):1-6.
[7] 吴金文,王玉鹏,周海波.采用量子粒子群算法耦合差分进化算法优化BP神经网络的铣床热误差预测研究[J].设计与研究,2018(6):105-109.

备注/Memo

收稿日期: 2019-04-20 作者简介: 留黎钦(1982—),女,讲师,研究方向为智能信号处理.
*基金项目: 国家自然科学基金资助项目(61702103); 福建省自然科学基金资助项目(2016J01289)

更新日期/Last Update: 2019-08-12