基于混沌粒子群的两群替换算法
本文提出一种基于混沌粒子群的两群替换算法。该方法将微粒分成数量相当的两分群，其中第一个分群按照粒子群优化算法进行迭代，另一分群按混沌优化算法进行迭代。每次迭代后分别对粒子群，混沌群中的粒子按其适应值大小进行升序排序，并用每分群中等量适应值好的粒子替换对方群中等量适应值较差的粒子，从而在计算过程中提高了收敛速度和粒子群中粒子多样性，使后期粒子更容易跳出局部极值点。最后通过几个多峰值函数的数值实验表明，新算法是有效可行的。
混沌算法 粒子群算法 收敛速度 粒子替换
张永芳 邱启荣
华北电力大学数理学院,北京,102206
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2007-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）