混沌变异粒子群优化算法及其应用研究  

Chaos Particle Swarm Optimization Algorithm with Mutation and its Applications

作　　者：薛云灿[1] 沈继东[1] 杨启文[1] 岳兴汉[1] 

机构地区：[1]河海大学计算机与信息学院,江苏常州213022

出　　处：《控制工程》2010年第4期527-531,共5页Control Engineering of China

基　　金：国家863计划资助项目(2006AA050104)

摘　　要：为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优值的缺点,提出了基于变异思想的粒子群优化算法,为提高粒子群优化算法的计算精度,利用混沌运动随机性、遍历性的特点,提出了一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法,进而提出了基于混沌变异的改进粒子群优化算法(CMPSO)。基于几种典型benchmark函数的测试研究结果表明,该算法与基本PSO算法和遗传算法相比,较好地克服了早熟收敛,提高了算法的搜索精度。将该算法应用于水库优化调度问题中,所得结果优于标准粒子群优化算法和遗传算法,这也验证了混沌变异粒子群优化算法的有效性。To overcome the shortcoming of the original particle swarm optimization(PSO) to trap into local minima,a PSO based on the mutation principle is presented.To improve the precision of the PSO,a modified PSO with chaos is presented by making use of the certainty,the ergodicity and the stochastic property of the chaotic mapping.A novel chaotic PSO with mutation(CMPSO) is presented. Simulations carried on the benchmark functions show that the modified algorithm is superior to the original PSO and the standard ge...

关 键 词：粒子群优化 混沌 变异 水库优化调度 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]