一种基于混沌优化机制的双粒子群优化算法

• 作者: 许少华 谷海红 齐名军
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 双粒子群优化算法 双混沌优化机制 局部收敛
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 258-260
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3223字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2008.10.095

摘要

针对标准粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)在处理高维复杂函数时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和算法通用性不强等缺点,提出了一种基于混沌优化机制的双粒子群优化算法.它借鉴群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种逐步缩小搜索变量空间的新方法.典型数值实验表明,该算法效率高、优化性能好、对初值具有很强的鲁棒性.尤其是该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	许少华		68	929	15.0	27.0
2	谷海红		15	79	5.0	8.0
3	齐名军		26	72	4.0	8.0