一种混沌优化机制的双量子粒子群优化算法

• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 双量子粒子群优化算法 双混沌优化机制 早熟机制
• 年，卷（期）: 2009,（30）
• 所属期刊栏目: 研究、探讨
• 页码范围: 34-36,39
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4063字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.30.011

摘要

针对量子粒子群优化算法(quantum delta Particle Swarm Optimization,PSO)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量子粒子群优化算法.它借鉴群体位置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、对初始位置具有很强的鲁棒性.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.