计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (9): 49-50.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.09.015
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张 兰1，2，邢志栋1
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ZHANG Lan1，2，XING Zhi-dong1
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摘要： 在经典微粒群算法的基础上提出一种有较高收敛性能的智能算法：量子粒子群（QPSO）算法。并用于求解混合整数非线性规划问题。实验室证明QPSO算法收敛性能好、速度快，为求解混合整数非线性规划开辟了新途径。
关键词: 混合整数非线性规划（MNLP）, 量子粒子群（QPSO）, 粒子群（PSO）
Abstract: Quantum-behaved Particle Swarm Optimization（QPSO） developed on the basis of classical particle swarm optimization is a method with better convergence for mixed-integer nonlinear programming.Then the experimental results indicate that QPSO handles mixed-integer nonlinear programming problems much efficiently.It is a new way for solving mixed-integer nonlinear programming problem.
Key words: Mixed-integer NonLinear Programming（MNLP）, Quantum-behaved Particle Swarm Optimization（QPSO）, Particle Swarm Optimization（PSO）
中图分类号:
O24
张 兰1，2，邢志栋1. 基于量子粒子群求解混合整数非线性规划[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(9): 49-50.
ZHANG Lan1，2，XING Zhi-dong1. Quantum-behaved particle swarm optimization for mixed-integer nonlinear programming[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(9): 49-50.
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