换一批摘要为了克服传统粒子群算法（PSO）的早熟和局部最优问题,提出了一种新的自适应惯性权重的混沌粒子群算法（ACP-SO算法）.该算法采用分段Logistic混沌映射的方法产生初始种群,并根据种群的进化状态来动态调整惯性权重.在详细阐述算法的种群初始化过程和动态调整惯性权重的过程之后,对经典的测试函数分别采用几种改进的PSO算法和ACPSO算法对其进行了测试,与其他几种方法相比,ACPSO算法的全局搜索能力有了显著的提高,并且能有效地避免早熟收敛问题,同时也说明ACPSO算法应用的可行性和有效性.
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分类号
TP18
DOI
10.3969/j.issn.1672-1292.2012.01.015
发布时间
2012-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（61103185）
江苏省高等学校自然科学研究项目（10KJD520004）
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