摘要
为了改善粒子群的局部收敛能力和收敛速度,在经典粒子群优化算法和量子理论的基础上,提出一种改进的基于量子行为的粒子群优化算法。在新算法中,运用全同粒子系更新粒子位置,并引入空间混沌思想[1]。将新算法应用到虚拟射手飞碟训练系统中射点的三维姿态参数优化中,取得了很好的优化效果。
In order to improve local convergence ability and convergence speed of particle swarm,this paper proposes an improved particle swarm optimisation algorithm based on quantum behaviour according to classical particle swarm optimisation and quantum theory.The new algorithm renews particle positions by utilising identical particle system,and introduces spatial chaotic thought.The new algorithm made good optimisation effect in virtual reality training system for clay target shooter（CTS） at the point of 3D pose parameters optimisation.
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第4期61-64,共4页
Computer Applications and Software
基金
国家自然科学基金项目(50976108)
关键词
量子行为
粒子群优化算法
混沌思想
虚拟射手飞碟训练系统
三维姿态参数
Quantum behaviour Particle swarm optimisation Chaos theory Virtual reality training system for CTS 3D pose parameter
