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为了克服混沌优化方法在缩小优化变量的搜索空间前所进行的盲目搜索,提出一种具有双混沌机制的优化方法.该方法同时利用两种不同的混沌机制在搜索空间进行搜索,根据搜索情况来缩小搜索空间.该方法能够改善算法的通用性,避免了针对不同的优化函数选择搜索参数的缺点.仿真结果表明,该方法的搜索效率明显高于普通的混沌优化方法.