基于混沌优化的动态自适应粒子群优化算法.pdf

【基于混沌优化的动态自适应粒子群优化算法】 粒子群优化（PSO）是一种借鉴了鸟群觅食行为的群智能优化算法，广泛应用于解决复杂优化问题。然而，PSO算法在实际应用中存在两个主要问题：早熟收敛和易陷入局部极值。早熟收敛是指算法在初期迭代过程中过早地达到一个局部最优解，导致无法找到全局最优解。而易陷入局部极值则是由于粒子的搜索空间局限性，使得算法难以跳出局部最优区域。 为了解决这些问题，本文提出了一种基于混沌优化的动态自适应惯性权重粒子群优化算法（DAWCSO）。该算法的核心思想是通过动态调整粒子的惯性权重来平衡全局搜索和局部搜索的能力，同时利用混沌优化策略来扩大粒子的搜索范围，以提高算法的全局探索性能。 1. 动态自适应惯性权重：惯性权重在PSO中起着决定搜索速度和方向的关键作用。DAWCSO算法引入了一个新的动态自适应惯性权重方法，它根据算法的迭代进程动态调整权重值。在早期迭代中，较大的惯性权重有助于粒子进行全局搜索；随着迭代的进行，权重逐渐减小，促进粒子进行局部细化搜索，从而避免早熟收敛。 2. 混沌优化策略：当算法检测到粒子陷入局部极值时，会采用混沌优化策略。混沌系统具有良好的遍历性和随机性，可以生成非周期、无规则的序列，帮助粒子跳出当前的局部最优状态。通过混沌优化，粒子被赋予一个新的随机且不重复的位置，从而在可行域内寻找其他可能的解。 3. 实验比较与结果：DAWCSO算法与四种常见的PSO优化算法进行了对比实验。实验结果显示，DAWCSO在保持PSO算法收敛速度的同时，有效地避免了早熟收敛问题，并能获得精度更高的解决方案。 总结来说，基于混沌优化的动态自适应粒子群优化算法（DAWCSO）通过结合动态自适应惯性权重和混沌优化策略，提升了PSO算法的全局搜索能力和跳出局部极值的能力，对于解决复杂的优化问题具有显著优势。这种优化方法对于工程、科学计算以及机器学习等领域中的优化任务具有很高的应用潜力。