En förbättrad kvantuppfostrad partikelsvärmoptimering med elitisering (EB-QPSO) för oöverskådlig optimering presenteras och studeras empiriskt i denna uppsats. I EB-QPSO, den nya elitistiska avelsstrategi agerar på elitisterna i svärmen för att fly från den troliga lokala optima och vägleda svärmen att utföra effektivare sökning. Under den iterativa optimeringsprocessen av EB-QPSO, när kriterierna uppfylls, används det personliga bästa av varje partikel och det globala bästa av svärmen för att generera nya olika individer genom transposonoperatörerna. De nyskapade individerna med bättre kondition väljs ut för att bli de nya personliga bästa partiklarna och den bästa globala partikeln för att vägleda svärmen för vidare utforskning av lösningar. En omfattande simuleringsstudie genomförs på en uppsättning av tolv referensfunktioner. Jämfört med fem toppmoderna quantum-behaved partikel svärm optimering algoritmer, den föreslagna EB-QPSO presterar mer konkurrenskraftigt i alla referensfunktioner i termer av bättre global sökförmåga och snabbare konvergens.
En förbättrad kvantbaserad PSO med elitavelsstrategi föreslogs för okonstruerade optimeringsproblem REF.
An Improved Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization Algorithm with Elitist Breeding for Unconstrained Optimization
{'venue': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'journal': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}