10.3969/j.issn.2095-2163.2017.02.016
一种新的混沌粒子群优化算法
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.
粒子群算法、混沌扰动、逃逸策略、早熟
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TP183(自动化基础理论)
2017-06-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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