【摘 要】
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在标准粒子群算法的基础上,为平衡全局搜索能力和局部精细搜索能力,加速算法的快速收敛,对惯性因子进行了改进,并在算法迭代的后期,当粒子陷入局部最优解时,加入混沌优化思想,利用其遍历性、伪随机性和对初值的敏感性等特点,使其跳出局部最优解,快速收敛到全局最优值。并通过具体的实例,结合MATLAB来检验算法的有效性,实验结果表明这种改进的混沌粒子群算法对解决多峰函数具有很好的解决方法。
【机 构】
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西南石油大学,四川成都 610500
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在标准粒子群算法的基础上,为平衡全局搜索能力和局部精细搜索能力,加速算法的快速收敛,对惯性因子进行了改进,并在算法迭代的后期,当粒子陷入局部最优解时,加入混沌优化思想,利用其遍历性、伪随机性和对初值的敏感性等特点,使其跳出局部最优解,快速收敛到全局最优值。并通过具体的实例,结合MATLAB来检验算法的有效性,实验结果表明这种改进的混沌粒子群算法对解决多峰函数具有很好的解决方法。
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