【摘 要】
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针对粒子群算法（PSO）所存在的收敛速度慢、易陷入局部极值和优化精度较低等缺点，提出了一种自适应的混合混沌粒子群优化算法（HCPSO），根据群体适应度方差对粒子群进行自适应混沌更新
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针对粒子群算法（PSO）所存在的收敛速度慢、易陷入局部极值和优化精度较低等缺点，提出了一种自适应的混合混沌粒子群优化算法（HCPSO），根据群体适应度方差对粒子群进行自适应混沌更新．通过两种经典测试函数的寻优计算，表明HCPSO算法可显著提高寻优搜索的效率和精度．将HCPSO算法应用于苯-甲苯体系闪蒸过程的优化研究，与常规PSO算法对比，结果表明：该优化算法具有寻优效率高、全局性能好和优化结果更稳定的优点．
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