基于混沌搜索解决早熟收敛的混合粒子群算法

摘要：

针对标准粒子群优化算法(PSO)在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了新的混合粒子群算法--基于混沌优化搜索解决早熟收敛的粒子群算法.采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种缩小混沌搜索的变量空间范围的新方法,提高了搜索效率.基于典型高维复杂函数的数值实验表明,混合粒子群算法效率高、优化性能好、对初值具有很强的鲁棒性.尤其是,混合粒子群算法具有很强的避免局部极小能力,其性能远远优于单一优化方法.

关键词：粒子群优化算法、混沌优化、早熟

所属期刊栏目：42

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-06-14（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：77-79