混沌粒子群混合优化算法的研究与应用

• 作者: 俞金寿 陈如清
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混合优化算法 粒子群 混沌 软测量
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 信息、控制、决策与仿真
• 页码范围: 685-688
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 4377字
• 语种: 中文

摘要

为使粒子群优化算法(PSO)初始粒子均匀分布在解空间,分析了混沌运动的遍历性并根据粒子间欧式距离大小改进了PSO初始种并提取方法.提出了一种混沌粒子群混合优化算法,该算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用PSO算法和混沌优化算法同时进行.对四个高维复杂函数寻优测试表明算法的鲁棒性、收敛速度和精度,全局搜索能力均优于常规PSO.将提出的改进算法用于乙烯收率软测量建模,应用结果表明模型精度较高,泛化性能好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞金寿	华东理工大学自动化研究所	199	3638	32.0	51.0
2	陈如清	华东理工大学自动化研究所	7	181	5.0	7.0