【摘 要】
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为提高轨迹优化的精度,提出一种基于混沌映射的协同差分进化算法。该模型不依赖数学模型和梯度信息,即可对优化目标进行分组寻优和信息共享,实现快速轨迹优化。在寻优后期的
【机 构】
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大连职业技术学院信息工程学院,黑龙江科技大学电气与控制工程学院
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为提高轨迹优化的精度,提出一种基于混沌映射的协同差分进化算法。该模型不依赖数学模型和梯度信息,即可对优化目标进行分组寻优和信息共享,实现快速轨迹优化。在寻优后期的子代构建过程中引入混沌映射,使算法在保持种群多样性的同时,平衡了全局搜索能力和局部搜索能力。通过标准函数对比测试,所提算法在全局寻优能力方面取得明显的改进效果,将其应用于解决轨迹优化的实际问题,可以高效地获得全局最优轨迹,有效地提升差分进化算法的性能。
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