改进的混沌粒子群优化算法 (2010年)
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Vo
1.
36
No.2
2010-04
华东理工大学学报(自然科学版)
J
ournal
of
East
China
University
of Science
and
Technology
(Natural
Science
Edition)
文章编号
:1006-3080(2010)02-0267-06
改进的混沌粒子群优化算法
刘玲，钟伟民，钱锋
(华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室，上海
200237)
摘要:针对传统的简单粒子群算法
(SPSO)
早熟、易陷入局部最优的缺陷，提出了一种改进的混
沌粒子群优化算法
(CPS
O)。该算法根据混沌算法追历性的特点，选择合适的混沌映射提取
SPSO
初始种群，使粒子均匀分布在解空间。当
SPSO
陷入早熟时，
CPSO
在最优解周围的区域内进行混
沌搜索，取代原来种群中的部分粒子，带领种群跳出局部最优。对
7
个标准测试函数的寻优测试表
明
:CPSO
算法在寻优精度、速度、稳定性等方面均优于
SPSO
。
关键词:混合算法;混沌;粒子群;优化
中图分类号
:TP18
文献标志码
:A
An Improved Chaos-Particle Swarm Optimization Algorithm
LIU
Ling
,
ZHONG
Wei-m
巾
QIAN
Feng
CKey
Laboratory
of
Advanced
Control
and
0ρ
timization
for
Chemical
Processes
,
Ministry
of
Education
,
East
China
University
of
Science
and
Technology
,
Shanghai
200237 ,
China)
267
Abstract:
To
deal
with
the
problems
of
premature
and
local
convergence
of
conventional
simple
particle
swarm
optimization
algorithm
(SPSO)
,
an
improved
chaos-particle
swarm
optimization
algorithm
(CPSO)
is
proposed
in
this
paper.
By
means
of
ergodicity
and
randomicity
of
chaos
algorithm
,
the
initial
population
is
generated
by
using
appropriately
chaotic
mapping
,
so
that
these
particles
can
be
scattered
uniformly
over
the
solution
space.
When
SPSO
gets
into
the
local
convergence
,
CPSO
can
start
chaotic
researching
in
the
solution
space
,
and
partly
replace
the
pre-particles
so
as
to
make
the
whole
population
jump
out
of
the
local
mmlma.
Experiments
on
seven
benchmark
functions
show
that
CPSO
outperforms
SPSO
in
searching
precision
,
convergence
rate
and
stability.
Key
words:
hybrid
algorithm;
chaos;
particle
swarm;
optimization
粒子群优化算法
(PSO)
是一种新型的智能优化
算法[1]源于对鸟类捕食行为的模拟。因为算法简
洁，易于实现，很多情况下比遗传算法更有效，近年
来受到了广泛的关注和应用，已成为一种重要的全
局优化工具。但是由于
PSO
属于有导向的随机性
收稿日期
:
2009-04-21
启发式算法，在求解复杂优化问题时，每次求解结果
可能不同，也可能找不到全局最优解，存在易陷入局
部最优点、进化后期收敛速度慢、鲁棒性较差等缺
陷。为此，研究人员提出了许多改进算法。如:
Shi[2
J
提出的惯性权值线性递减的粒子群优化算法;
基金项目:国家杰出青年科学基金
(60625302);
国家
973
项目
(2009CB320603)
;国家
863
项目
(2009
AA04Z15
9)
;国家自然科学基金项目
(60804029);
上海市科技攻关项目
(08DZ1123100)
;高等学校学科创新引智计划
(B0802
1)
;上海市重点学科建设项目
(B504);
校优秀
青年教师科研基金
(YH015712
1)
作者简介:刘
玲(1
984-)
，女，江苏盐城人，硕士生，研究方向为智能计算。
E-mail:liuling@mai
1.
ecust.edu.cn
通讯联系人:钱锋
.E-mail:[email protected]
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