【摘 要】
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粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度较低的问题。为此,提出一种基于自适应混沌粒子群的优化算法。采用自适应权重和遗传算法中的交叉、变异操作更新粒子群,增加种群粒子的
【机 构】
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海军航空工程学院研究生管理大队,海军航空工程学院兵器科学与技术系,中国科学院烟台海岸带研究所海岸带环境过程重点实验室
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粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度较低的问题。为此,提出一种基于自适应混沌粒子群的优化算法。采用自适应权重和遗传算法中的交叉、变异操作更新粒子群,增加种群粒子的多样性,运用早熟判断机制判断粒子的当前状态,当粒子处于早熟状态时,利用混沌搜索的方法引导群体快速跳出局部最优。仿真结果表明,该算法可以有效解决粒子群算法的早熟问题,提高搜索精度和收敛速度。
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