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在分析基本PSO算法早熟收敛原因的基础上,提出一种基于混沌思想和自适应邻域探测机制的粒子群优化算法(CANE-PSO).该算法先引入混沌思想对粒子种群进行位置初始化,以提高初始种群的多样性,再引入随机的邻域探测机制,并引入全局极值变异算子,增强了算法的全局搜索能力.通过与其它三个改进算法比较,结果表明CANE-PSO优化效率有较大的提高,较有效地避免了早熟收敛问题. 相似文献
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林博艺 《赤峰学院学报(自然科学版)》2012,(20):15-19
针对基本PSO算法在全局优化中收敛精度低和易陷入局部极值的不足,提出一种基于混沌思想的多步搜索的新型的粒子群优化算法(CMPSO)。该算法先引入混沌思想对粒子种群进行位置初始化,然后再引入多步搜索,最后引入概率条件的选择性重新初始化。通过与其它三个改进算法比较,结果表明CMPSO算法的有效性。 相似文献
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