本文關(guān)鍵詞：基于云遺傳的混合混沌粒子群算法研究

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【摘要】：為了解決PSO算法種群隨機(jī)初始化遍歷性差、易陷入早熟收斂以及不具備全局收斂性的缺點(diǎn),提出一種基于云遺傳的混合混沌粒子群優(yōu)化算法,使用均勻性更優(yōu)的無限折混沌疊映射實(shí)現(xiàn)粒子初始化,通過自適應(yīng)云算子、改進(jìn)的Metropolis接受準(zhǔn)則以及動(dòng)態(tài)調(diào)整粒子集規(guī)模等策略,實(shí)現(xiàn)了云遺傳算法和PSO算法的協(xié)同,最后通過全局收斂性證明、時(shí)間復(fù)雜度和實(shí)驗(yàn)分析,驗(yàn)證了算法的有效性。
【作者單位】： 武警工程大學(xué)研究生管理大隊(duì);武警工程大學(xué)信息工程系;
【關(guān)鍵詞】： 云遺傳算法 混沌 粒子群算法 混合算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61402529) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2015JQ6266)資助
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2015JQ6266)資助Kennedy和Eberhart受到鳥群覓食行為的啟發(fā),提出一種模仿鳥群覓食行為的多元搜索優(yōu)化算法,即粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法[1—4]。PSO算法因其自身良好的局部收斂效果、快速的收斂速度、易于實(shí)現(xiàn)以及控制參數(shù)少等優(yōu)點(diǎn)[5,

【相似文獻(xiàn)】

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