混沌模拟退火粒子群优化算法研究及应用

• 作者: 刘爱军 张煜东 李斐 杨育 邢青松 陆惠
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 job shop调度 粒子群优化算法 模拟退火算法
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、电信技术
• 页码范围: 1722-1730
• 页数: 9页
• 分类号: TP278
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2013.10.004

摘要

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,提出混沌模拟退火粒子群优化(PSO)算法.引入混沌理论对粒子群优化算法的参数进行自适应调整,提高了算法的全局收敛性能;采用模拟退火(SA)算法,依据概率性的劣向转移,以一定概率接受劣解,使算法具有跳出局部最优而实现全局最优的能力.引入自适应温度衰变系数,使模拟退火算法能够根据当前环境自动调整搜索条件,从而提高算法的搜索效率.通过7个经典函数测试混沌模拟退火粒子群优化算法的性能,并将其应用于Job Shop调度问题.仿真实验结果表明,采用新算法有效地克服了停滞现象,增强了全局搜索能力,与遗传算法、粒子群优化算法相比寻优性能更佳.