基于混沌搜索解决早熟收敛的混合粒子群算法

• 作者: 刘华蓥 张君施 林玉娥
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 混沌优化 早熟
• 年，卷（期）: 2006,（13）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 77-79
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3908字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.13.024

摘要

针对标准粒子群优化算法(PSO)在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了新的混合粒子群算法--基于混沌优化搜索解决早熟收敛的粒子群算法.采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种缩小混沌搜索的变量空间范围的新方法,提高了搜索效率.基于典型高维复杂函数的数值实验表明,混合粒子群算法效率高、优化性能好、对初值具有很强的鲁棒性.尤其是,混合粒子群算法具有很强的避免局部极小能力,其性能远远优于单一优化方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张君施	北京工商大学基础部	6	67	3.0	6.0
2	刘华蓥	大庆石油学院计算机与信息技术学院	15	262	6.0	15.0
3	林玉娥	大庆石油学院计算机与信息技术学院	5	195	4.0	5.0