基于混沌和多群体的粒子群优化算法  

Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Chaos and Multi Group

作　　者：宫玉琳[1] 文大化[2] 

机构地区：[1]长春理工大学电子信息工程学院,长春130022 [2]中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,长春130033

出　　处：《长春理工大学学报（自然科学版）》2015年第5期88-91,共4页Journal of Changchun University of Science and Technology(Natural Science Edition)

摘　　要：由于基本粒子群优化算法存在初始化随机性和遍历性不强,全局搜索容易陷入局部最优的问题,提出了基于混沌和多群体的粒子群优化算法,利用混沌特性初始化粒子,增强其随机性和遍历性,并根据适应度值将粒子群划分为多个群体,对不同群体中粒子的速度和位置采取不同的计算方法,进一步提高算法的收敛速度和精度。Because the basic particle swarm optimization algorithm has the problem that the initialization of the algorithm is easy to fall into local optimum,the global search is easy to fall into local optimization. The particle swarm optimization algorithm based on chaos and multi population is proposed. The algorithm can be used to improve the speed and accuracy of different populations.

关 键 词：混沌 多群体 粒子群优化 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]