基于种群熵偏移平均加权的改进量子粒子群算法

量子粒子群算法具有更好的全局搜索能力,被视为对粒子群算法极为有效的改进,然而其运行过程中仍存在种群多样性衰减问题。为进一步提升量子粒子群算法的全局寻优能力,在基于加权平均最优位置的量子粒子群算法的基础上,提出了基于种群熵偏移平均加权的改进量子粒子群算法,将种群熵与加权范围中心偏移值进行动态关联,有效增强了算法搜索空间的遍历性,避免了算法早熟收敛。应用常规测试函数,与传统粒子群算法、量子粒子群算法和加权量子粒子群算法进行了对比分析,证明了文章提出的改进算法的有效性。