【摘 要】
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针对小世界算法在复杂函数优化中存在的停滞现象，以及低局域短连接的搜索效率问题，提出了一种基于种群熵的混沌小世界算法。根据信息熵建立了种群个体浓度，并以个体浓度和个体适
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50505034)
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针对小世界算法在复杂函数优化中存在的停滞现象，以及低局域短连接的搜索效率问题，提出了一种基于种群熵的混沌小世界算法。根据信息熵建立了种群个体浓度，并以个体浓度和个体适应度作为评价标准进行高浓度的个体更替，从而实现了种群的自我调节和多样性保持。利用混沌变量的遍历性和随机性，通过Logistic映射生成初始种群，采用混沌扰动对短连接后的个体进行局部搜索，从而提高了小世界算法的搜索效率和搜索精度。试验结果表明，该算法不仅明显改善了小世界算法的搜索能力，而且搜索效率也得到了显著提高。
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