【摘 要】
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粒子群算法是一类基于群智能的优化搜索算法.该算法初期收敛很快,但后期易陷入局部最优点.为了提高粒子群算法的性能,将粒子群算法全局搜索的快速性和混沌算法的一定范围内的
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粒子群算法是一类基于群智能的优化搜索算法.该算法初期收敛很快,但后期易陷入局部最优点.为了提高粒子群算法的性能,将粒子群算法全局搜索的快速性和混沌算法的一定范围内的遍历性二者结合,提出一种基于混沌优化的混合粒子群算法.该算法首先用粒子群算法进行快速搜索,当出现早熟收敛时,对局部较优的部分粒子和全局极值采用混沌优化策略.对两个典型的测试函数进行仿真表明,该算法能够摆脱局部极值,得到全局最优.将其用于(N+M)系统费用模型求解,得到最优解,同样验证了该算法搜索效率、精度优于一般的粒子群算法,同时具有较好的收敛稳定性.
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