| 基于混沌变异的小生境粒子群算法 |
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| 引用本文： | 贾东立,张家树.基于混沌变异的小生境粒子群算法[J].控制与决策,2007,22(1):117-120. |
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| 作者姓名： | 贾东立 张家树 |
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| 作者单位： | 1. 河北工程大学,信息与电气工程学院,河北,邯郸,056038;西南交通大学,信号与信息处理省重点实验室,成都,610031
2. 西南交通大学,信号与信息处理省重点实验室,成都,610031 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（60572027）;四川省杰出青年基金项目（0326ZQ026-033）. |
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| 摘 要： | 针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度低的问题，提出了基于混沌变异的小生境粒子群算法（NCPSO）．该算法结合小生境技术并加入了淘汰机制，使算法具有良好的全局寻优能力．变尺度混沌变异具有精细的局部遍历搜索性能·使算法具有较高的搜索精度．实验结果表明，NCPSO算法可有效避免标准PSO算法的早熟收敛，具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点．适合于工程应用中的复杂函数优化问题．
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| 关 键 词： | 混沌变异 小生境 粒子群优化算法 |
| 文章编号： | 1001-0920（2007）00-0117-04 |
| 收稿时间： | 2005-09-26 |
| 修稿时间： | 2005-12-03 |
Niche particle swarm optimization combined with chaotic mutation |
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| JIA Dong-li,ZHANG Jia-shu.Niche particle swarm optimization combined with chaotic mutation[J].Control and Decision,2007,22(1):117-120. |
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| Authors: | JIA Dong-li ZHANG Jia-shu |
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| Affiliation: | 1. Department of Information and Electrical Engineering, Hebei University of Engineering, Handan 056038, China 2. Signal and Information Processing Key Laboratory of Sichuan Province, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China |
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| Abstract: | Niche chaotic mutation particle swarm optimization(NCPSO) is proposed to overcome the problem of the premature and low precision of the standard PSO.In this algorithm,niching methods and eliminating strategy are introduced to improve the global optimizing ability.Further,shrinking chaotic mutation,which behaves well in local searching,is introduced to improve the solution.Simulations show that NCPSO can avoid premature effectively and has powerful optimizing ability,good stability and higher optimizing precision. |
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| Keywords: | Chaotic mutation Niche Particle swarm optimization algorithm |
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