应用小生境和反向学习策略的量子粒子群算法

针对粒子群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷,提出一种应用小生境和反向学习策略的量子粒子群算法。以可拓理论为基础构造算法模型,在群体中划分出小生境,并设置共享区,对共享区粒子实施适应度动态共享,可有效防止算法过早收敛,增强全局搜索能力;为深度挖掘全局最优粒子,引入精英反向学习策略,增强解空间的开发,提高算法精度。通过测试函数评估算法性能,实验结果表明算法的优化性能得到了改善。