西安建筑科技大学教师个人主页 fengzengxi--Home-- 一种量子磷虾群融合算法及其应用

Paper Publications

一种量子磷虾群融合算法及其应用

Release time:2025-12-20 Hits:

Affiliation of Author(s):

建筑设备科学与工程学院

Journal:

系统仿真学报

Key Words:

量子磷虾群融合算法；双链实数编码；量子磷虾群旋转相位；改进的量子全干扰交叉； QKH-BPNN预测

Abstract:

针对磷虾群算法和量子进化算法的缺陷，提出了一种量子磷虾群融合算法(quantum krill herd fusion algorithm，QKH)。该算法通过采用双链实数编码量子磷虾位置，加快收敛速度，避免量子观测的随机性和复杂性；通过利用动态调整的量子磷虾群旋转门更新磷虾位置，提升收敛精度，提高量子旋转相位的确定效率；通过改进的量子全干扰交叉策略，避免算法陷入局部最优，提升优化效率。通过经典测试函数验证了所提算法的优势。建立了QKH-BPNN空调负荷预测模型，仿真结果表明：该模型具有更好的准确性和稳定性。

First Author:

fengzengxi

Indexed by:

Journal paper

Volume:

34(10): 2142.

Translation or Not:

Date of Publication:

2022-10-01

Pre One:Temporal Convolutional Neural Network-Based Cold Load Prediction for Large Office Buildings

Next One:Optimal scheduling strategy for electric vehicle charging and discharging in different types of buildings based on vehicle-to-building