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基于惯性因子的混沌粒子群优化算法研究.pdf
27 5 Vol． 27 No． 5
第 卷 第 期 北 京 信 息 科 技 大 学 学 报
2012 10 Journal of Beijing Information Science and Technology University Oct． 2012
年 月
文章编号:1674 － 6864 (20 12)05 － 0007 － 04
基于惯性因子的混沌粒子群优化算法研究
， ， ，
李邓化 李金鳌 庞美飒 刘爱华
( ， 100 192)
北京信息科技大学 自动化学院 北京
: ，
摘 要 粒子群优化算法本身在多峰复杂函数时会出现早熟收敛现象 降低粒子的多样
， 。 ，
性 导致粒子群不能收敛到全局极值点 针对粒子群优化算法的局限性 把混沌优化思想引入到
， ，
粒子群算法 采用混沌优化粒子群算法对测试函数进行仿真 并在此基础上加入惯性因子对混沌
，Matlab ， ，
优化粒子群算法进一步改进 仿真结果表明 改进的混沌优化粒子群算法 结合了混沌和粒
， 、 。
子群算法共同的优点 能快速 准确地有哪些信誉好的足球投注网站到全局最优值
: ; ; ; ;
关 键 词 惯性因子 粒子群 混沌 优化算法 收敛性
中图分类号:V 24 1. 5 + 33 文献标志码:A
Research on chaos particle swarm optimization algorithm based
on inertia weight
LI Deng-hua ，LI Jin-ao ，PANG Mei-sa ，LIU Ai-hua
(School of Automation ，Beijing Information Science and Technology University ，Beijing 100 192 ，China)
Abstract :When particle swarm optimization (PSO)algorithm is used in complicated multi-modal
functions ，premature convergence will occur ，which can reduce the diversity of particles and cause the
particle swarm algorithm unable to converge to the value of global optimal solution． To overcome the
defect of premature convergence on PSO algorithm ，the idea of chaos is introduced into PSO
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