一种新的混沌粒子群优化算法

摘要：

针对粒子群优化算法(PSO)缺少跳出局部最优的机制而易出现早熟问题,提出一种新的混沌粒子群优化算法(NCPSO).该算法引入混沌扰动更新粒子的位置,避免搜索陷入局部最优,再嵌入判断早熟停滞的方法,一旦检测到早熟现象,使用逃逸策略来增大粒子群的多样性.最后用3个常用的测试函数进行仿真,实验结果表明:NCPSO算法比PSO算法、CPSO算法有更高的寻优精度和更快的收敛速度.

关键词：粒子群算法、混沌扰动、逃逸策略、早熟

所属期刊栏目：7

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2017-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：63-65,69