基于慣性擾動與自適應(yīng)調(diào)節(jié)的量子粒子群軌跡覆蓋算法
關(guān)鍵詞：軌跡覆蓋 迭代速度 收斂度
摘要：軌跡覆蓋技術(shù)在航線監(jiān)測、擁塞處理、災(zāi)難預(yù)防等領(lǐng)域具有重要作用。在實際應(yīng)用中,提高軌跡覆蓋率和減少傳感器的數(shù)目,往往是兩個沖突的目標(biāo)。基于概率的量子粒子群(QPSO)算法是一種用波函數(shù)表示粒子位置,通過蒙特卡羅方法求出粒子位置的全局優(yōu)化算法。QPSO算法不使用粒子速度來描述粒子在解空間內(nèi)的移動,而是以概率的方法來表達(dá)粒子在解空間內(nèi)出現(xiàn)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(xiàn)使算法的隨機(jī)性大大增加,產(chǎn)生較多適應(yīng)值差的解,降低算法收斂速度。提出一種改進(jìn)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(tài)的指標(biāo):迭代速度因子、收斂度因子。實驗結(jié)果表明AGQPSO算法在收斂速度以及覆蓋率上比QPSO的方法更優(yōu),更好地平衡全局和局部搜索能力。
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