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基于动态变化自适应惯性权重混沌粒子群算法
文献摘要：
针对标准粒子群优化算法(SPSO)在收敛过程中的早熟缺陷以及算法后期收敛变慢现象,提出一种综合改进的基于惯性权重动态变化的混沌粒子群优化算法.该算法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特点对粒子群进行混沌寻优,并采取基于惯性权重自适应变化的动态调整策略,使算法实现在进化过程中动态调整惯性权重以适应复杂的迭代过程,从而得到最优结果.算法通过使用几种经典的测试函数进行实验,Matlab仿真结果表明,该算法寻优能力较强且具备较快的收敛速度.
文献关键词：
粒子群;混沌运动;自适应惯性权重;收敛速度
中图分类号：
作者姓名：
王翠;姜学军
作者机构：
沈阳理工大学 信息科学与工程学院,沈阳110159
文献出处：
引用格式：
[1]王翠;姜学军-.基于动态变化自适应惯性权重混沌粒子群算法)[J].沈阳理工大学学报,2022(06):13-18
A类：
B类：
自适应惯性权重,重混,混沌粒子群算法,准粒子,SPSO,早熟,期收,变慢,混沌粒子群优化算法,法利,混沌运动,随机性,遍历性,权重自适应,调整策略,算法实现,测试函数,Matlab,算法寻优,寻优能力,收敛速度
AB值：
0.325662
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