动态个体反恶化混沌粒子群优化算法  

Dynamical Individual Anti-Worse Chaos Particle Swarm Optimization

作　　者：苏瑞娟[1] 刘怀亮[2] 许若宁[3] 

机构地区：[1]广东科贸职业学院信息工程系,广州510430 [2]广州大学计算机科学与教育软件学院,广州510006 [3]广州大学数学与信息科学学院,广州510006

出　　处：《现代计算机》2010年第4期7-9,36,共4页Modern Computer

基　　金：广东省自然科学基金(No8451009101001040)

摘　　要：为防止粒子群优化算法陷入局部最优,引入个体反恶化和混沌机制,设计一种个体逐步反恶化的粒子群优化算法公式,提出动态个体反恶化混沌粒子群优化算法,使粒子摆脱局部最优,动态寻找全局最优值。采用多个著名标准测试函数进行实验,结果表明:本方法在不同情况下都超越其他著名粒子群优化改进算法。To solve the premature problem of particle swarm optimization, introduces individual anti-worse and chaos mechanism, designs individual anti-worse equations, and proposes dynamical individual anti-worse chaos particle swarm optimization algorithm, which can make the stagnated particles break away from local optima and dynamically search the global optima. Experimental result demonstrates that the new introduced methods outperformed several other improved particle swarm optimization algorithms on many famous benchmark problems.

关 键 词：粒子群优化算法 动态调整 个体反恶化机制 混沌机制 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]