典型文献
混沌映射的禁忌同步随机学习因子粒子群算法
文献摘要：
针对粒子群算法初始化个体质量参差不齐,算法后期容易早熟,陷入局部最优值以及后期搜索精度不高、收敛速度缓慢的缺点,本文提出一种基于混沌映射的禁忌同步随机学习因子粒子群算法.利用Logistic映射对算法的粒子种群进行初始化,提高种群个体质量;在算法进入后期搜索寻优时,引入禁忌搜索策略,利用其良好突跳能力,跳出局部最优值,提高算法的全局搜索能力;最后将传统的学习因子通过几个测试函数进行迭代寻优,选取寻优能力突出的区间构建同步随机学习因子,平衡粒子的个体经验和群体经验.将改进的粒子群算法与另外几个智能算法在测试函数上寻优对比验证,仿真实验证明,改进的粒子群算法在寻优能力、收敛速度、搜索精度以及算法的稳定性等性能上,与另外3个智能算法相比都有显著提升.
文献关键词：
粒子群算法;混沌运动;禁忌搜索算法;学习因子;测试函数
中图分类号：
作者姓名：
苏攀;张伟
作者机构：
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]苏攀;张伟-.混沌映射的禁忌同步随机学习因子粒子群算法)[J].小型微型计算机系统,2022(08):1675-1680
A类：
B类：
混沌映射,学习因子,子粒,初始化,早熟,局部最优,最优值,收敛速度,粒子种群,搜索策略,突跳,跳出局部,全局搜索,搜索能力,测试函数,迭代寻优,寻优能力,个体经验,改进的粒子群算法,智能算法,对比验证,混沌运动,禁忌搜索算法
AB值：
0.261485
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