【摘 要】
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针对基本粒子群优化算法在迭代后期易陷入局部最优而出现早熟收敛的现象，基于混沌搜索的全局遍历性、随机性和规律性的特点，以粒子群群体适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50775153);山西省自然科学基金资助项目(2008011027-1);山西省高等学校科技开发项目(20051245);太原科技大学青年基金资助项目(2006113)
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针对基本粒子群优化算法在迭代后期易陷入局部最优而出现早熟收敛的现象，基于混沌搜索的全局遍历性、随机性和规律性的特点，以粒子群群体适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据，将Tent映射作为混沌搜索引入到基本粒子群算法中，对以一定概率随机选择的粒子群中的部分粒子实施混沌搜索，利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性，从而使粒子获得持续搜索的能力，提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真实验和应用实例均证明了该算法的可行性。
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