【摘 要】
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针对粒子群优化（PSO）算法易陷入局部最优，发生早熟这一问题，借鉴复杂适应系统（CAS）理论，将混沌和自适应引入到基本PSO中，形成一种双重自适应PSO算法（DAPSO）。该算法在初始化种群时，采用L
【机 构】
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上海理工大学管理学院,上海理工大学超网络研究中心（中国）
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针对粒子群优化（PSO）算法易陷入局部最优，发生早熟这一问题，借鉴复杂适应系统（CAS）理论，将混沌和自适应引入到基本PSO中，形成一种双重自适应PSO算法（DAPSO）。该算法在初始化种群时，采用Logisitic方程产生混沌序列；在迭代过程中，通过非线性动态调整策略调整粒子个体学习因子和社会学习因子的大小，采用（0，1）随机均匀分布代替惯性权重递减的方法对w进行自适应取值来更新粒子的速度和位移，最终实现算法求解全局最优的目标。最后运用六个高维单模态和多模态Benchmark测试函数对该算法进行仿真，并
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