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融合经验共享Q学习的粒子群优化算法
文献摘要：
传统粒子群优化算法(PSO)有着易陷入局部最优、多样性不足和精度低等缺点.近年来,采用强化学习的Q学习思想改进粒子群算法成为一种新的方法,然而目前这种方法存在参数选择偏主观和使用策略单一使其无法解决复杂情况的问题.提出一种融合经验共享策略Q学习的粒子群优化算法(QLPSOES).该算法将粒子群算法与Q学习方法结合,对每个粒子构建一张Q表,供粒子参数动态选择;同时设计了一种经验共享策略,即粒子通过Q表共享最优粒子的"行为经验",加速Q表的收敛,增强粒子之间的学习能力,平衡算法的全局和局部搜索能力.另外,采用正交分析法实验,寻找融合Q学习粒子群算法的状态、动作参数和奖励函数等参数的最优组合;最后通过CEC2013中的基准测试函数的实验测试,结果表明,融合经验共享Q学习的粒子群算法的收敛速度和收敛精度相对给出的对比算法均有明显提升,验证了算法具有较优的性能.
文献关键词：
粒子群算法(PSO);强化学习;经验共享策略;Q表;正交实验
中图分类号：
作者姓名：
罗逸轩;刘建华;胡任远;张冬阳;卜冠南
作者机构：
福建工程学院 计算机科学与数学学院,福州 350118;福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室,福州 350118
文献出处：
引用格式：
[1]罗逸轩;刘建华;胡任远;张冬阳;卜冠南-.融合经验共享Q学习的粒子群优化算法)[J].计算机科学与探索,2022(09):2151-2162
A类：
经验共享策略,QLPSOES
B类：
粒子群优化算法,局部最优,强化学习,学习思想,改进粒子群算法,参数选择,使用策略,复杂情况,动态选择,最优粒子,局部搜索,搜索能力,正交分析法,奖励函数,最优组合,CEC2013,基准测试函数,实验测试,收敛速度,收敛精度,对比算法,正交实验
AB值：
0.275304
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