【摘 要】
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针对求解连续空间的优化问题,本文提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法(CPSO),它利用混沌优化算法运动的遍历性、随机性、敏感性等特点,对基本粒子群优化算法进行了改进,并
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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针对求解连续空间的优化问题,本文提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法(CPSO),它利用混沌优化算法运动的遍历性、随机性、敏感性等特点,对基本粒子群优化算法进行了改进,并且其粒子行为是基于个体极值中心点和全局极值点确定的。本文将这种优化算法应用于具有代表性的几个函数优化上,并对优化结果进行了对比分析,仿真研究表明,此算法具有较强的寻优能力和较高的搜索精度,并且具有很好的跳出局部最优解的能力,能够迅速收敛到全局最优解。最后,本文研究了该算法在热工控制系统过程辨识和控制器参数优化问题上的应用。
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