基于群體適應度方差的自適應混沌粒子群算法

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粒子群優化(PSO)算法是由Kcnncdy等人提出的一種進化算法，它源于對鳥類捕食過程中遷徙、聚集行為的模擬。因為PSO算法參數簡單、容易實現、可并行處理、魯棒性好、能以較大的概率收斂到全局最優解，所以粒子群優化算法得到了廣泛關注，已經成功地用于系統辨識、神經網絡訓練、約束優化、過程動態優化、交通控制、FIR數字濾波器設計等領域。