一种基于Logistic混沌映射的骨干粒子群改进算法

发布时间：2017-10-11 23:35

  本文关键词：一种基于Logistic混沌映射的骨干粒子群改进算法

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【摘要】：针对骨干粒子群算法因受初始化位置分布不均影响,易陷入局部最优的问题,提出一种基于Logistic混沌映射的改进算法,改进算法通过采用Logistic混沌映射控制来保证粒子初始化位置在搜索空间内保持随机分布,从而有效提升算法的搜索能力.仿真实验表明:与经典骨干粒子群算法相比,改进算法搜索能力有所增强,问题求解精度有明显提升.
【作者单位】： 西安工业大学理学院;
【关键词】： 骨干粒子群 Logistic混沌映射 随机初始化
【分类号】：TP183
【正文快照】： 粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是由社会心理学家James Kennedy和电子工程学专家Russell Eberhart于1995年提出的[1],是继遗传算法之后,产生的一种全新的智能优化方法,其基本思想是通过种群中粒子间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索,其原理和机制简单,既

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本文编号：1015446