面向全局优化的混沌粒子群遗传算法

刘振军

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面向全局优化的混沌粒子群遗传算法

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结合遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的优点以及混沌运动的特性,提出了混沌粒子群遗传算法(CPSO-GA),并使用五个高维非线性测试函数考察此算法的性能。在固定进化代数、所调用目标函数次数接近以及固定收敛精度三种情况下对算法进行数值试验,结果表明,与其他文献中提出的算法相比,CPSO-GA能100%地找到最优解,收敛效果及寻优能力好,并能有效摆脱局部极小点,且调用目标函数次数最少,大大降低了计算量。

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来源
《唐山学院学报》 |2022年第3期|10-17|共8页
作者
刘振军;
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作者单位

唐山学院基础教学部;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
全局优化; 混沌粒子群遗传算法; 混沌序列; 计算精度; 收敛速度;

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