一种混沌差分进化和粒子群优化混合算法

被引：42

作者：

阳春华 ^{[1
]}

钱晓山 ^{[1
,2
]}

桂卫华 ^{[1
]}

机构：

[1] 中南大学信息科学与工程学院

[2] 宜春学院物理科学与工程技术学院

来源：

计算机应用研究 | 2011年 / 28卷 / 02期

关键词：

差分进化; 粒子群; 混沌变异; 局部搜索能力; 收敛速度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

为了改善差分进化粒子群算法的局部搜索能力和收敛速度,提出了一种混沌差分进化的粒子群优化算法。该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力。通过对三个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与DEPSO算法相比,全局搜索能力、抗早熟收敛性能及收敛速度大大提高。

引用

页码：439 / 441

页数：3

共 4 条

[1]

Fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization.[J]..Progress in Natural Science.2008, 09

[2]

一种基于粒子群优化算法和差分进化算法的新型混合全局优化算法 [J].