【摘 要】
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粒子群优化算法参数少,寻优速度快,但其寻优效率低且在寻优后期易早熟收敛。为改善其寻优性能,在标准粒子群优化算法中,通过引入混沌映射和自适应变异策略,提出具有自适应变异的混沌粒子群优化(ACPSO)算法,以增强种群的全局寻优性能和局部寻优效率。六个基准测试函数的仿真结果表明,ACPSO算法比已有的五个算法具有更好的寻优能力。
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粒子群优化算法参数少,寻优速度快,但其寻优效率低且在寻优后期易早熟收敛。为改善其寻优性能,在标准粒子群优化算法中,通过引入混沌映射和自适应变异策略,提出具有自适应变异的混沌粒子群优化(ACPSO)算法,以增强种群的全局寻优性能和局部寻优效率。六个基准测试函数的仿真结果表明,ACPSO算法比已有的五个算法具有更好的寻优能力。
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