面向多模态函数的自适应混沌爬山微粒群算法

来源 :湖南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：majian_hunu

【摘要】

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针对微粒群算法在多模态函数优化中难以找到全部极值点以及陷入局部最优和后期收敛速度慢等缺陷，提出了一种基于熵的自适应混沌爬山微粒群算法．算法根据熵的值来衡量种群多样性

【作者】

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张英杰郭会芳付海滨范朝冬

【机构】

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湖南大学信息科学与工程学院

【出处】

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湖南大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2013年2期

【关键词】

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微粒群算法多模态函数熵混沌机制爬山算法 particle swarm optimization multi-modal function entro

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针对微粒群算法在多模态函数优化中难以找到全部极值点以及陷入局部最优和后期收敛速度慢等缺陷，提出了一种基于熵的自适应混沌爬山微粒群算法．算法根据熵的值来衡量种群多样性，当发现种群多样性匮乏时，采用动态混沌机制增强多样性；后期融入了局部收敛速度较快的爬山算法提高微粒群算法的后期收敛速度．4种典型多模态函数测试结果表明该算法在求解复杂多模态函数优化问题方面的可行性．

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