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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。
基于混沌思想的可多步搜索的新型粒子群优化算法
【摘 要】
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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
【机 构】
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泉州信息职业技术学院
【出 处】
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赤峰学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2012年20期
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