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融合和声搜索的混沌粒子群优化算法及工业应用

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针对粒子群算法在优化过程中容易出现“早熟”现象,提出一种融合和声搜索及混沌的改进混合粒子群优化算法。混沌粒子群算法运行稳定,具有较好的鲁棒性和适应性。和声搜索算法是一种模拟乐队调音获得完美和声过程的元启发优化算法,具有较强的全局搜索性能。通过对4个标准函数的测试比较,结果表明改进的CPSO-HS算法跳出局部最优位置能力强、收敛速度快、稳定性高。并且改进的CPSO-HS算法成功的应用于重油热解模型的参数估计。

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来源
《2011年中国过程系统工程年会暨PSE专业委员会20周年特别年会（PSE2011）》|2011年|424-431|共8页
会议地点北京
作者
张海龙; 杜文莉; 钱锋;
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作者单位

中国系统工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工智能理论;
关键词
混沌粒子群算法; 全局搜索性能; 重油热解模型; 参数估计;

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