论文研究 基于动态参数优化的混沌粒子群算法.pdf

针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值点的问题，将混沌运动的遍历性，随机性以及初值敏感性等特点融入粒子群优化过程中，并通过模拟退火的方法对参数实现局部优化，使得粒子群优化算法的参数随着优化算法的进行不断改变，以适应不断变化的优化需要。通过对经典函数的仿真实验，证明了该方法在提高收敛性的前提下，收敛精度较传统算法也有了提高，且克服了易陷入局部极值区域的问题。