【摘 要】
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粒子群优化算法（PSO,particle swarm optimization）在搜寻全局最优解时易出现局部最优、收敛速度慢、收敛精度低等缺点.为此,在基本的粒子群优化算法中引入了Tent混沌操作以及
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2014JM100);陕西省自然软科学研究计划资助项目(2014KRM2801);陕西省教育厅专项科研计划资助项目(14JK1282)
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粒子群优化算法（PSO,particle swarm optimization）在搜寻全局最优解时易出现局部最优、收敛速度慢、收敛精度低等缺点.为此,在基本的粒子群优化算法中引入了Tent混沌操作以及惯性权重的自适应调整操作,并且与加入了参数自适应调整操作的差分进化（DE,differential evoluation）算法进行融合,提出一种改进的自适应混沌粒子群（IPSO,improved particle swarm optimization）算法与自适应差分进化（IDE,improved diffe
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