权重自适应调整的混沌量子粒子群优化

摘要：

针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数收敛速度慢、易陷入局优的问题,利用混沌算予的遍历性提出了基于惯性权重自适应调整的混沌量子粒子群优化算法.该算法在运行过程中根据粒子适应值的优劣情况,相应采取不同的惯性权重策略,以调节粒子的全局搜索和局部搜索能力.对几个典型函数的测试结果表明,该算法在收敛速度和精度上有大幅度的提高,且有很强的避免陷入局优的能力,性能远远优于一般的粒子群算法和量子粒子群算法.

关键词：群体智能、粒子群优化、量子粒子群优化、惯性权重自适应调整

所属期刊栏目：46

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部博士点基金资助项目20060286005

在线出版日期：2010-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：46-48