【摘 要】
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粒子群优化算法（PSO）是一种自然启发式的全局优化算法，它受到鸟群中个体社会行为的启发．PSO算法很容易实现并且对许多现实世界的优化问题表现出良好的性能．然而，PSO算法存在过早收
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61561001）
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粒子群优化算法（PSO）是一种自然启发式的全局优化算法，它受到鸟群中个体社会行为的启发．PSO算法很容易实现并且对许多现实世界的优化问题表现出良好的性能．然而，PSO算法存在过早收敛并且容易陷入局部极值点，为了克服这些缺陷，提出了一种基于混沌动态权重粒子群优化算法（CPSO）．在CPSO算法中。引入混沌映射和动态权重来修改搜索过程，动态权重被定l义为适应度值的函数．通过选取10个著名的经典基准测试函数来验证CPSO算法的搜索精度和性能．实验结果表明，CPSO算法的性能优于其它自然启发的优化算法和标准的PS
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