基于混沌变异的小生境粒子群算法

被引：49

作者：

贾东立 ^{[1
]}

张家树 ^{[2
]}

机构：

[1] 河北工程大学信息与电气工程学院

[2] 西南交通大学信号与信息处理省重点实验室

来源：

控制与决策 | 2007年 / 01期

关键词：

混沌变异; 小生境; 粒子群优化算法;

D O I：

10.13195/j.cd.2007.01.119.jiadl.026

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度低的问题,提出了基于混沌变异的小生境粒子群算法(NCPSO).该算法结合小生境技术并加入了淘汰机制,使算法具有良好的全局寻优能力.变尺度混沌变异具有精细的局部遍历搜索性能,使算法具有较高的搜索精度.实验结果表明,NCPSO算法可有效避免标准PSO算法的早熟收敛,具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点,适合于工程应用中的复杂函数优化问题.

引用

页码：117 / 120

页数：4

共 4 条

[1] 实数编码混沌量子遗传算法 [J].