基于动态混沌扰动的粒子群优化及其应用

摘要：

针对混沌粒子群算法中存在的盲目搜索问题,提出基于动态混沌扰动的粒子群优化算法.对标准粒子群优化引入动态混沌扰动,在最优值改变时进行较小扰动,在多次不变时进行动态扰动范围的混沌扰动,减少混沌粒子群算法中存在的盲目搜索,提高搜索速度和效率,使有限的时间用在最有效的搜索上.将该算法应用到K均值算法中,可以克服K均值算法的局部最优和对初值和孤立点敏感的缺点,使K均值算法得到全局最优解.通过仿真实验证实该算法的高效性和稳定性.

关键词：粒子群、优化、混沌、K均值

所属期刊栏目：37

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2011-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：175-177