基于混沌云模型的粒子群优化算法

• 作者: 余春日 刘全金 吴文进 张朝龙 李彦梅 江善和
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 云模型 粒子群优化 适应度
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1951-1954
• 分类号: TP18
• 字数: 4989字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01951

摘要

针对传统粒子群优化(PSO)算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点,引入混沌算法和云模型算法对PSO算法的进化机制进行优化,提出混沌云模型粒子群优化(CCMPSO)算法.在算法处于收敛状态时将粒子分为优秀粒子和普通粒子,应用云模型算法和优秀粒子对收敛区域局部求精,发掘全局最优位置；应用混沌算法和普通粒子对收敛区域以外空间进行全局寻优,探索全局最优位置.应用特征根法对CCMPSO算法的收敛性进行分析,并通过仿真实验证明,CCMPSO算法的寻优性能优于其他常用PSO算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余春日	安庆师范学院物理与电气工程学院	59	196	7.0	10.0
2	江善和	安庆师范学院物理与电气工程学院	42	211	8.0	12.0
3	刘全金	安庆师范学院物理与电气工程学院	35	230	8.0	13.0
4	李彦梅	安庆师范学院物理与电气工程学院	34	193	7.0	12.0
5	张朝龙	安庆师范学院物理与电气工程学院	30	240	9.0	14.0
6	吴文进	安庆师范学院物理与电气工程学院	30	198	9.0	13.0