全局混沌杂交的粒子群优化算法及应用

来源 :湖南师范大学自然科学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shuijing0328

【摘要】

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提出一种新的混沌粒子群优化算法（EC-CPSO）,该算法在基本混沌粒子群优化算法（CPSO）基础之上,将粒子速度计算公式中的随机数用混沌随机序列来替代,同时应用早熟判断机制,在对最优

【作者】

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李娅张德丰王东

【机构】

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佛山科学技术学院机电与信息工程学院

【出处】

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湖南师范大学自然科学学报

【发表日期】

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2010年4期

【关键词】

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混沌早熟杂交容错模型 chaos premature cross （N＋M） fault-tolerant system

【基金项目】

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广东省自然科学基金资助项目（915104070100002）, 广东省科技计划基金资助项目（2009B010800053）

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提出一种新的混沌粒子群优化算法（EC-CPSO）,该算法在基本混沌粒子群优化算法（CPSO）基础之上,将粒子速度计算公式中的随机数用混沌随机序列来替代,同时应用早熟判断机制,在对最优粒子进行混沌化处理之外,对其余粒子进行杂交处理,提高了算法的寻优能力,有效避免算法陷入局部最优并防止过早收敛.将之用于（N＋M）容错系统优化模型证明该算法与CPSO相比具有一定的优势.

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