【摘 要】
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粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。本文把混沌寻优思想引入到粒子群优化算法中,这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前粒子群体中的
【机 构】
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华南理工大学电子与信息学院,华南理工大学电子与信息学院
【基金项目】
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华南理工大学自然科学基金资助项目;国家自然科学基金(60274006);广东省优秀人才基金(2000-6-15);华南理工大学自然科学基金
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粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。本文把混沌寻优思想引入到粒子群优化算法中,这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前粒子群体中的最优粒子进行混沌寻优,然后把混沌寻优的结果随机替换粒子群体中的一个柱子。通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。仿真结果表明混沌粒子群优化算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法。
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