【摘 要】
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针对标准粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)后期出现的早熟收敛,提出了一种基于Tent混沌的粒子群优化算法(Tent-ChaosParticle Swarm Optimization,TCPSO)用于测
【机 构】
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浙江理工大学信息学院,山口大学东亚研究科
【基金项目】
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国家自然科学基金(61502430,61562015),广西自然科学重点基金(2015GXNSFDA139038),浙江理工大学521人才培养计划项目
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针对标准粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)后期出现的早熟收敛,提出了一种基于Tent混沌的粒子群优化算法(Tent-ChaosParticle Swarm Optimization,TCPSO)用于测试用例优先级排序;首先,利用改进的Tent映射的三大特性初始化种群,使得粒子均匀分布,提高初始解的质量;并通过非线性递减的惯性权重函数对学习因子进行改进,以更新粒子速度与位置信息;其次,对陷入局部最优的粒子P id进行混沌搜索,跳出局部最优,同时对当前种群中部分最差粒
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