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基于慣性擾動與自適應調節的量子粒子群軌跡覆蓋算法
宋凡 廣東工業大學計算機學院; 廣州510006
關鍵詞：軌跡覆蓋 迭代速度 收斂度
摘要：軌跡覆蓋技術在航線監測、擁塞處理、災難預防等領域具有重要作用。在實際應用中,提高軌跡覆蓋率和減少傳感器的數目,往往是兩個沖突的目標。基于概率的量子粒子群(QPSO)算法是一種用波函數表示粒子位置,通過蒙特卡羅方法求出粒子位置的全局優化算法。QPSO算法不使用粒子速度來描述粒子在解空間內的移動,而是以概率的方法來表達粒子在解空間內出現的概率以此保持群體多樣性和提高全局與局部搜索的能力。然而,其中的粒子概率出現使算法的隨機性大大增加,產生較多適應值差的解,降低算法收斂速度。提出一種改進的AGQPSO算法,該算法將全局粒子群算法中的慣性擾動操作引入到AGQPSO算法中,并且還引入兩個評價粒子群狀態的指標:迭代速度因子、收斂度因子。實驗結果表明AGQPSO算法在收斂速度以及覆蓋率上比QPSO的方法更優,更好地平衡全局和局部搜索能力。
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