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基于混沌云模型的粒子群优化算法
张朝龙 余春日 江善和 刘全金 吴文进 李彦梅
计算机应用
2012, 32 (07):
1951-1954.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01951
针对传统粒子群优化（PSO）算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点，引入混沌算法和云模型算法对PSO算法的进化机制进行优化，提出混沌云模型粒子群优化（CCMPSO）算法。在算法处于收敛状态时将粒子分为优秀粒子和普通粒子，应用云模型算法和优秀粒子对收敛区域局部求精，发掘全局最优位置；应用混沌算法和普通粒子对收敛区域以外空间进行全局寻优，探索全局最优位置。应用特征根法对CCMPSO算法的收敛性进行分析，并通过仿真实验证明，CCMPSO算法的寻优性能优于其他常用PSO算法。
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