基于混沌映射的自适应退火型粒子群算法

粒子群优化算法是一种新型的群体智能算法,具有参数少、使用方便、效果好等优点,因而得到了广泛应用。为了改进粒子群算法的性能,在自适应粒子群算法和模拟退火粒子群算法的基础上提出基于混沌映射的自适应退火型粒子群算法,在局部最优解附近添加混沌扰动算子,使其具有突跳能力,进而提高全局搜索能力;将传统的惯性因子改为双重选择策略,不仅使惯性因子随着目标函数的变化而变化而且随着粒子当前位置与上一时刻位置的距离的变化而变化;采用线性递减加速因子来动态调整自身经验和群体经验在迭代中的作用。通过数值实验验证了改进算法的性能,结果表明改进的算法对于不同类型的函数的寻优能力要优于自适应粒子群算法和模拟退火粒子群算法。