【摘 要】
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提出一种基于自适应混沌梯度下降的单目标耦合优化算法.它采用变步长梯度下降法得到某个局部优化值,通过规则来判断其为局部极小值,然后利用一个由小到大变化的自适应尺度混
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)，国家自然科学基金，教育部科学技术基金，湖南省自然科学基金
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提出一种基于自适应混沌梯度下降的单目标耦合优化算法.它采用变步长梯度下降法得到某个局部优化值,通过规则来判断其为局部极小值,然后利用一个由小到大变化的自适应尺度混沌遍历算法来获得一个更优值来代替局部极小值以跳出局部极小状态,全局优化值可以通过这种反复迭代来获得.仿真结果表明,该算法能充分发挥梯度法寻优的快速性和混沌法寻优的全局搜索能力,有效地跳出局部极小,并快速找到最优值.
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