长春理工大学学报（自然科学版）
長春理工大學學報（自然科學版）
장춘리공대학학보（자연과학판）
Journal of Changchun University of Science and Technology
2015年
5期
88-91
,共4页
混沌%多群体%粒子群优化
混沌%多群體%粒子群優化
혼돈%다군체%입자군우화
chaos%multi group%particle swarm optimization
由于基本粒子群优化算法存在初始化随机性和遍历性不强,全局搜索容易陷入局部最优的问题,提出了基于混沌和多群体的粒子群优化算法,利用混沌特性初始化粒子,增强其随机性和遍历性,并根据适应度值将粒子群划分为多个群体,对不同群体中粒子的速度和位置采取不同的计算方法,进一步提高算法的收敛速度和精度.
由于基本粒子群優化算法存在初始化隨機性和遍歷性不彊,全跼搜索容易陷入跼部最優的問題,提齣瞭基于混沌和多群體的粒子群優化算法,利用混沌特性初始化粒子,增彊其隨機性和遍歷性,併根據適應度值將粒子群劃分為多箇群體,對不同群體中粒子的速度和位置採取不同的計算方法,進一步提高算法的收斂速度和精度.
유우기본입자군우화산법존재초시화수궤성화편력성불강,전국수색용역함입국부최우적문제,제출료기우혼돈화다군체적입자군우화산법,이용혼돈특성초시화입자,증강기수궤성화편력성,병근거괄응도치장입자군화분위다개군체,대불동군체중입자적속도화위치채취불동적계산방법,진일보제고산법적수렴속도화정도.
Because the basic particle swarm optimization algorithm has the problem that the initialization of the algo-rithm is easy to fall into local optimum,the global search is easy to fall into local optimization. The particle swarm op-timization algorithm based on chaos and multi population is proposed. The algorithm can be used to improve the speed and accuracy of different populations.
