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由于基本粒子群优化算法存在初始化随机性和遍历性不强,全局搜索容易陷入局部最优的问题,提出了基于混沌和多群体的粒子群优化算法,利用混沌特性初始化粒子,增强其随机性和遍历性,并根据适应度值将粒子群划分为多个群体,对不同群体中粒子的速度和位置采取不同的计算方法,进一步提高算法的收敛速度和精度。
基于混沌和多群体的粒子群优化算法
【摘 要】
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由于基本粒子群优化算法存在初始化随机性和遍历性不强,全局搜索容易陷入局部最优的问题,提出了基于混沌和多群体的粒子群优化算法,利用混沌特性初始化粒子,增强其随机性和遍
【机 构】
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长春理工大学电子信息工程学院,中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
【出 处】
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长春理工大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2015年5期
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