基于量子蛙跳算法的聚类方法、装置及量子蛙跳算法

摘要

本发明实施例提供一种基于量子蛙跳算法的聚类方法、装置及量子蛙算法，涉及计算机领域，解决现有量子蛙跳算法易于陷入局部最优解与收敛精度不足的问题。具体方案为：获取m个量子青蛙族群，每个量子青蛙族群由n个量子青蛙组成，根据m个量子青蛙族群中每个量子青蛙的适应度值确定全局最优量子青蛙位置和每个量子青蛙族群中的最优量子青蛙位置和最差量子青蛙位置，利用上述确定的量子青蛙位置与族群内的本次迭代次数对应的随机数，对每个量子青蛙族群中的最差量子青蛙位置进行更新，重复上述步骤，重新对每个量子青蛙族群中的最差量子青蛙位置进行更新，直到达到族群内的预定最大迭代次数，完成族群内更新，并向全局最优量子青蛙位置进行收敛。

主权项

一种量子蛙跳算法，其特征在于，包括：获取m个量子青蛙族群，每个量子青蛙族群是由n个量子青蛙组成；根据所述m个量子青蛙族群中每个量子青蛙的适应度值，确定全局最优量子青蛙位置和每个量子青蛙族群中的最优量子青蛙位置和最差量子青蛙位置；根据所述全局最优量子青蛙位置、所述每个量子青蛙族群中的最优量子青蛙位置和最差量子青蛙位置以及族群内的本次迭代对应的随机数，对每个量子青蛙族群中的最差量子青蛙位置进行更新；重复上述步骤，重新对每个量子青蛙族群中的最差量子青蛙位置进行更新，直到达到族群内的预定最大迭代次数，完成族群内的更新，并向全局最优量子青蛙位置进行收敛。