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基于惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法
引用本文:郝继升,朱文婷,袁倩,雷珍.基于惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法[J].河南科学,2015(6).
作者姓名:郝继升  朱文婷  袁倩  雷珍
作者单位:延安大学数学与计算机科学学院,陕西延安,716000
基金项目:陕西省教育厅项目(2013JK1124);陕西省高水平大学建设专项资金资助项目
摘    要:粒子群算法是美国学者受鸟类觅食行为启发提出的一种群体优化算法,在迭代后期易早熟收敛.为此利用混沌运动的随机性、规律性和遍历性的特点对粒子群算法进行优化,提出了一种惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法.在算法中对惯性权重进行调整加快算法前期收敛速度,而且加入了变异操作以帮助粒子后期跳出局部极小.最后用测试函数进行仿真实验,结果表明该算法收敛快,寻优能力强,寻优精度高.

关 键 词:粒子群  混沌  自适应  变异

Chaos Particle Swarm Algorithm Based on the Adaptive Changing Inertia Weight
Hao Jisheng,Zhu Wenting,Yuan Qian,Lei Zhen.Chaos Particle Swarm Algorithm Based on the Adaptive Changing Inertia Weight[J].Henan Science,2015(6).
Authors:Hao Jisheng  Zhu Wenting  Yuan Qian  Lei Zhen
Abstract:
Keywords:particle swarm  chaos  adaptability  mutation
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