[发明专利]一种量子粒群多目标优化方法在审
| 申请号： | 201910136012.X | 申请日： | 2019-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN109934390A | 公开（公告）日： | 2019-06-25 |
| 发明（设计）人： | 彭维仕;柴栋;方洋旺;伍友利;王炳和;徐洋;张丹旭 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军空军工程大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 710051 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种量子粒群多目标优化方法，该方法包括以下步骤：S1、建立基于双δ势阱简化的量子双势阱模型；S2、建立基于所述双势阱模型的粒子位置更新模型；S3、构建粒子的共享学习策略；S4、构建量子粒子群多目标的优化算法。本发明根据量子双势阱模型建立了粒子位置更新公式，引入内外两个局部吸引子，提高了算法的局部寻优精度，并且使解的分布更均匀；本发明所提供的共享学习机制能够拓宽粒子的搜寻范围，增大解的多样性，避免了量子粒子群算法容易收敛到边界解的倾向；本发明在处理高维目标优化问题时，仍能够保持较好的收敛性能和分布性能，能更实用的解决工程应用中的多目标优化问题。 | ||
| 搜索关键词： | 多目标优化 双势阱 粒子位置更新 构建 量子 粒子 量子粒子群算法 量子粒子群 分布性能 工程应用 模型建立 目标优化 收敛性能 学习策略 学习机制 优化算法 共享 边界解 多目标 吸引子 高维 势阱 算法 寻优 收敛 搜寻 多样性 引入 | ||
【主权项】：
1.一种量子粒群多目标优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、建立基于双δ势阱简化的量子双势阱模型；S2、建立基于所述双势阱模型的粒子位置更新模型；S3、构建粒子的共享学习策略；S4、构建量子粒子群多目标的优化算法。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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