计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2014年
8期
2307-2310
,共4页
赵丽萍%舒期梁%武燕%李孟山
趙麗萍%舒期樑%武燕%李孟山
조려평%서기량%무연%리맹산
粒子群优化%混沌增强%加速算法%多目标优化
粒子群優化%混沌增彊%加速算法%多目標優化
입자군우화%혼돈증강%가속산법%다목표우화
particle swarm optimization%chaotic-enhanced%accelerated algorithm%multi-objective optimization
针对最近提出的具有极强全局搜索能力的加速粒子群算法,为改善早熟收敛问题并提高收敛精度,提出一种融合混沌理论的混沌增强加速粒子群算法.该算法引入混沌序列来调节全局学习因子,使算法进一步增加全局搜索能力.算法性能通过测试四个典型多目标优化函数验证,并与经典的非劣分类多目标遗传算法、多目标粒子群优化算法和加速粒子群算法相比较,结果表明混沌增强加速粒子群算法具有较快的收敛速度和较强的跳出局部最优能力,性能优越,可供优化求解等许多领域借鉴.
針對最近提齣的具有極彊全跼搜索能力的加速粒子群算法,為改善早熟收斂問題併提高收斂精度,提齣一種融閤混沌理論的混沌增彊加速粒子群算法.該算法引入混沌序列來調節全跼學習因子,使算法進一步增加全跼搜索能力.算法性能通過測試四箇典型多目標優化函數驗證,併與經典的非劣分類多目標遺傳算法、多目標粒子群優化算法和加速粒子群算法相比較,結果錶明混沌增彊加速粒子群算法具有較快的收斂速度和較彊的跳齣跼部最優能力,性能優越,可供優化求解等許多領域藉鑒.
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