基于自适应惯性权重的混沌粒子群算法

作者：周燕 刘培玉 赵静 王乾龙粒子群算法立方映射自适应惯性权重混沌扰动

摘要：针对粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法易陷入早熟的缺陷，提出了一种基于自适应惯性权重的混沌粒子群算法。首先利用立方映射产生的混沌序列对粒子位置进行初始化，为全局搜索的多样性奠定基础；然后采用自适应惯性权重优化策略，提高收敛速度；最后如果判断算法陷入早熟，则对算法进行混沌扰动，使其跳出局部最优。仿真实验结果表明，改进算法的收敛速度及收敛精度都有明显提高，能有效地避免早熟。

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