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云模型量子粒子群算法

量子粒子群推导过程：
量子粒子群算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization，QPSO)具有进化方程简单、控制参数少、收敛速度快、运算量少等特点。QPSO从量子动力学运动方程出发，通过蒙特卡洛逆变换法定格某时刻粒子的具体位置，整个推导过程符合量子系统衍化规律，又经过较严格的数学证明，给出了QPSO收敛的充分必要条件，以及在此基础上控制参数所需要遵守的约束条件，QPSO拥有更简洁的更新方程和更少的控制参数并且是一种全局收敛的进化算法。

量子粒子群步骤：


量子粒子群算法（QPSO）
算法具有如下特点：
1） 增强了PSO算法的全局收敛能力。
2） 仅仅包含一个参数，易于算法的实现和参数的选择。
3） 比原始PSO更稳定。

云模型：

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