约束优化问题带有混沌变异的PSO-DE混合算法

• 作者: 任再敏 雷崇民 高岳林
• 来源期刊: 兰州理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 约束优化问题 粒子群优化(PSO) 差分进化(DE) 混沌变异 竞争选择策略
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 94-98
• 分类号: TP18
• 字数: 4720字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5196.2010.06.023

摘要

使用混沌运动产生均匀分布的初始种群,并且对早熟的种群进行混沌变异,以增强算法的全局寻优能力;用一个改进的粒子群优化算法对种群进化,对那些不可行的粒子再用差分进化算法进行演化;通过自适应的半可行域竞争选择策略形成新一代种群,直到达到全局寻优的目的,由此提出一个约束优化问题带有混沌变异的PSODE混合算法.数值结果表明,所提出的算法具有较高的计算精度、较好的稳定性、较强的全局寻优能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高岳林	北方民族大学信息与系统科学研究所	146	1138	17.0	27.0
2	雷崇民	北方民族大学信息与系统科学研究所	5	11	2.0	3.0
3	任再敏	北方民族大学信息与系统科学研究所	1	5	1.0	1.0