一种基于混沌的自适应粒子群全局优化方法

摘要：

充分利用粒子群优化算法的收敛速度较快及混沌运动的遍历性、随机性以及对初值的敏感性等特性,考虑到惯性因子对多样性的影响,通过引入早熟收敛程度评价机制,采用逻辑自映射函数来产生混沌序列,提出一种基于混沌思想的自适应混沌粒子群优化(ACPSO)算法,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度.仿真结果表明提出的自适应混沌粒子群优化算法的性能明显优于一般混沌粒子群优化算法.

关键词：非线性规划、全局优化、粒子群优化、混沌优化、自适应

所属期刊栏目：46

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：辽宁省自然科学基金the Natural Science Foundation of Liaoning Provlnce of China under Grant 20042176

在线出版日期：2010-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：51-53,101