动态整体反恶化混沌粒子群优化算法

为防止粒子群优化算法陷入局部最优,引入混沌和整体反恶化机制,设计了一种整体逐步反恶化的粒子群优化算法公式,提出动态整体反恶化混沌粒子群优化算法,使粒子摆脱局部最优,逐步向全局最优处收敛。采用多个著名标准测试函数进行实验,结果表明本文方法在不同情况下都超越了其他著名粒子群优化改进算法。     

基于Hénon混沌与动态非线性方程的改进粒子群优化算法*

为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出了两种新方法并行改进粒子群优化算法惯性权重：对适应度值比平均值差的粒子,用所设计的动态Hénon混沌映射公式调整惯性权重,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优值,动态寻找全局最优值;对适应度值好于或等于平均值的粒子,用提出的动态非线性方程调整惯性权重,在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛。两种方法前后相辅相成、动态协调,使两个动态种群相互协作、协同进化。采用不同复杂程度的标准测试函数进行实验,结果发现,该算法在不同情况下都超越了同类著名改进粒子群优化算     

动态个体反恶化混沌粒子群优化算法

为防止粒子群优化算法陷入局部最优,引入个体反恶化和混沌机制,设计一种个体逐步反恶化的粒子群优化算法公式,提出动态个体反恶化混沌粒子群优化算法,使粒子摆脱局部最优,动态寻找全局最优值.采用多个著名标准测试函数进行实验,结果表明:本方法在不同情况下都超越其他著名粒子群优化改进算法.     

基于动态P混沌与动态非线性的PSO算法

为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出2种方法并行改进惯性权重。对比平均值差的粒子,用所设计的动态P混沌映射公式调整惯性权重,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优,动态寻找全局最优值。对好于或等于整体适应度平均值的粒子,用所提出的动态非线性方程调整惯性权重,在保存有利条件的基础上逐步向全局最优处收敛。2种方法前后相辅相成、动态协作。实验结果证实,该算法在不同情况下都超越了同类改进算法。     

一种新的改进粒子群优化方法

为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出了两种新方法并行修改粒子群优化算法惯性权重：对好于或等于整体适应度平均值的粒子,用动态非线性方程调整惯性权重,在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛;对比平均值差的粒子,用动态Logistic混沌映射公式调整惯性权重,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优,动态寻找全局最优值。两种方法前后相辅相成、动态协调,使两个动态种群相互协作、协同进化。实验结果证实：该算法在不同情况下都超越了同类著名改进算法。     

协同粒子群优化算法

为解决粒子群优化算法易陷入局部最优的问题,提出了两种新方法协同处理粒子群优化算法：对比平均适应度值差的粒子,用动态Zaslavskii混沌映射公式改进粒子惯性权重与速度矢量,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优值,动态寻找全局最优值;对好于或等于适应度平均值的粒子,用动态非线性函数调整粒子惯性权重与速度矢量,在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛。两种方法相辅相成、动态协调,使两个动态种群相互协作、协同进化。实验表明该算法在多个标准测试函数下都超越了同类著名改进算法。     

目(2055)基于聚类的多子群粒子群优化算法*

在粒子群优化算法基础上,提出了基于聚类的多子群粒子群优化算法。该算法在每次迭代过程中首先通过聚类方法把粒子群体分成若干个子群体,然后粒子群中的粒子根据其个体极值和“子群”中的最优粒子更新自己的速度和位置值。这种处理增加了粒子之间的信息交换,利用了更多粒子在迭代过程中的信息,使算法的收敛性能更好。仿真结果表明,该算法的性能优于粒子群优化算法。