基于自适应惯性权重的混沌粒子群算法

被引：42

作者：

周燕 ^{[1
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]}

刘培玉 ^{[1
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赵静 ^{[1
,2
]}

王乾龙 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 山东师范大学信息科学与工程学院

[2] 山东省分布式计算机软件新技术重点实验室

来源：

山东大学学报(理学版) | 2012年 / 03期

关键词：

粒子群算法; 立方映射; 自适应惯性权重; 混沌扰动;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易陷入早熟的缺陷,提出了一种基于自适应惯性权重的混沌粒子群算法。首先利用立方映射产生的混沌序列对粒子位置进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;然后采用自适应惯性权重优化策略,提高收敛速度;最后如果判断算法陷入早熟,则对算法进行混沌扰动,使其跳出局部最优。仿真实验结果表明,改进算法的收敛速度及收敛精度都有明显提高,能有效地避免早熟。

引用

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页数：6

共 12 条

[1] 一种高速收敛粒子群优化算法 [J].