24、模糊系统与量子粒子群优化算法解析

模糊系统与量子粒子群优化算法解析

1. 量子粒子群优化（QPSO）算法中粒子的变化

在量子粒子群优化（QPSO）算法的运行过程中，粒子的状态会经历一系列的变化，这些变化对算法的性能和结果有着重要的影响。以下将详细介绍粒子在QPSO算法迭代过程中的具体变化情况。

1.1 迭代1时粒子的变化

在QPSO算法的第一次迭代时，粒子的变化分为两种情况，具体如下：
- 情况一：(p_{gbest}(1) = p_1(1) = h_{STI})
- 对于粒子 (m = 2, \ldots, N_m)，其 (p) - 向量从 (p_m(1)) 变为 (p_m(2))，是通过 (p_{m,j}(2) = g p_{m,j}(1) + (1 - g) h_{STI,j}) 进行混合得到的，且 (p_{m,j}(2) \neq h_{ST1})，因为对于这些 (m) 值，(p_{m,j}(1) \neq h_{ST1,t})。
- 另外，利用 (m(1)) 和刚计算出的 (p_m(2)) 创建了另外 (N_m) 个 (h) - 粒子（粒子1也进行同样操作）。此时，优化后的单例类型 - 1 粒子能够存活下来，用于QPSO的下一次迭代。
- 情况二：(p_{gbest}(1) \neq p_1(1))
- 对于所有粒子，在 (t = 1) 时，(J(h_m(1)) = J(p_m(1)))，因为 (p_m(1) = h_m(1))，所以测试 “如果 (J(h_m(1)) < J(p_m(1)))，则 (p_m(1) = h_m(1))” 不会导致任何变化。
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