基于云遗传的混合混沌粒子群算法研究

发布时间：2017-10-15 21:33

  本文关键词：基于云遗传的混合混沌粒子群算法研究

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【摘要】：为了解决PSO算法种群随机初始化遍历性差、易陷入早熟收敛以及不具备全局收敛性的缺点,提出一种基于云遗传的混合混沌粒子群优化算法,使用均匀性更优的无限折混沌叠映射实现粒子初始化,通过自适应云算子、改进的Metropolis接受准则以及动态调整粒子集规模等策略,实现了云遗传算法和PSO算法的协同,最后通过全局收敛性证明、时间复杂度和实验分析,验证了算法的有效性。
【作者单位】： 武警工程大学研究生管理大队;武警工程大学信息工程系;
【关键词】： 云遗传算法 混沌 粒子群算法 混合算法
【基金】：国家自然科学基金(61402529) 陕西省自然科学基础研究计划项目(2015JQ6266)资助
【分类号】：TP18
【正文快照】： 科学基础研究计划项目(2015JQ6266)资助Kennedy和Eberhart受到鸟群觅食行为的启发,提出一种模仿鸟群觅食行为的多元搜索优化算法,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敛效果、快速的收敛速度、易于实现以及控制参数少等优点[5,

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本文编号：1038852