Matlab中高斯量子粒子群算法的实现（QPSO）

简介：
本文章介绍了在MATLAB环境下实现高斯量子粒子群优化算法(QPSO)的方法和步骤，并探讨了其应用效果。该算法结合了量子计算与传统粒子群的优势，适用于复杂问题求解。 高斯量子粒子群算法（QPSO）适合研究生学习。粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的算法，与进化计算技术有许多相似之处。然而，PSO是由鸟类和其他社会生物集体行为激发的社会心理隐喻模拟驱动的，而非由适者生存原则个体竞争所驱使。 受经典粒子群算法和量子力学理论启发，本段落提出了一种新的量子粒子群算法，在其中引入了基于高斯概率分布的突变算子。在该算法中用高斯变异算子替代随机序列可以有效提升性能，并防止过早收敛到局部最优解的问题。 最后，文中将此新组合应用于连续优化问题中的工程设计领域，展示了其应用潜力和效果。