基于惯性因子的混沌粒子群优化算法研究

李邓化; 李金鳌; 庞美飒; 刘爱华

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基于惯性因子的混沌粒子群优化算法研究

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粒子群优化算法本身在多峰复杂函数时会出现早熟收敛现象,降低粒子的多样性,导致粒子群不能收敛到全局极值点.针对粒子群优化算法的局限性,把混沌优化思想引入到粒子群算法,采用混沌优化粒子群算法对测试函数进行仿真,并在此基础上加入惯性因子对混沌优化粒子群算法进一步改进,Matlab仿真结果表明,改进的混沌优化粒子群算法,结合了混沌和粒子群算法共同的优点,能快速、准确地搜索到全局最优值.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2012年第5期|7-10|共4页
作者
李邓化; 李金鳌; 庞美飒; 刘爱华;
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作者单位

北京信息科技大学自动化学院,北京100192;

北京信息科技大学自动化学院,北京100192;

北京信息科技大学自动化学院,北京100192;

北京信息科技大学自动化学院,北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类角速度陀螺仪;
关键词
惯性因子; 粒子群; 混沌; 优化算法; 收敛性;

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