基于混沌序列的粒子群优化算法

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【摘要】

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提出一种改进粒子群局部搜索能力的优化算法.对于陷入局部极小点的惰性粒子,引入混沌序列重新初始化,在迭代中产生局部最优解的邻域点,帮助惰性粒子逃离束缚并快速搜寻到最优

【作者】

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孟红记郑鹏梅国晖谢植

【机构】

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东北大学信息科学与工程学院

【出处】

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控制与决策

【发表日期】

：

2006年03期

【关键词】

：

粒子群混沌序列优化局部极小点

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提出一种改进粒子群局部搜索能力的优化算法.对于陷入局部极小点的惰性粒子,引入混沌序列重新初始化,在迭代中产生局部最优解的邻域点,帮助惰性粒子逃离束缚并快速搜寻到最优解.对经典函数的测试计算表明,改进的混合算法通过微粒自适应更新机制确保了全局搜索性能和局部搜索性能的动态平衡,而且保持了PSO计算简洁的特点,在收敛速度和精度上均优于普通的PSO算法.

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