一種新的混沌粒子群優化算法
2017-05-04 21:54:58蔡燕敏
智能計算機與應用 2017年2期
蔡燕敏
摘 要： 針對粒子群優化算法（PSO）缺少跳出局部最優的機制而易出現早熟問題，提出一種新的混沌粒子群優化算法（NCPSO）。該算法引入混沌擾動更新粒子的位置，避免搜索陷入局部最優，再嵌入判斷早熟停滯的方法，一旦檢測到早熟現象，使用逃逸策略來增大粒子群的多樣性。最后用3個常用的測試函數進行仿真，實驗結果表明：NCPSO算法比PSO算法、CPSO算法有更高的尋優精度和更快的收斂速度。
關鍵詞： 粒子群算法；混沌擾動；逃逸策略；早熟
中圖分類號：TP183
文獻標志碼：A
文章編號：2095-2163（2017）02-0063-04
