本文關(guān)鍵詞：一種基于Logistic混沌映射的骨干粒子群改進(jìn)算法

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【摘要】：針對骨干粒子群算法因受初始化位置分布不均影響,易陷入局部最優(yōu)的問題,提出一種基于Logistic混沌映射的改進(jìn)算法,改進(jìn)算法通過采用Logistic混沌映射控制來保證粒子初始化位置在搜索空間內(nèi)保持隨機(jī)分布,從而有效提升算法的搜索能力.仿真實(shí)驗(yàn)表明:與經(jīng)典骨干粒子群算法相比,改進(jìn)算法搜索能力有所增強(qiáng),問題求解精度有明顯提升.
【作者單位】： 西安工業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 骨干粒子群 Logistic混沌映射 隨機(jī)初始化
【分類號(hào)】：TP183
【正文快照】： 粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是由社會(huì)心理學(xué)家James Kennedy和電子工程學(xué)專家Russell Eberhart于1995年提出的[1],是繼遺傳算法之后,產(chǎn)生的一種全新的智能優(yōu)化方法,其基本思想是通過種群中粒子間的合作與競爭產(chǎn)生的群體智能指導(dǎo)優(yōu)化搜索,其原理和機(jī)制簡單,既

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本文編號(hào)：1015446