基于诺兰模型思想的改进混沌粒子群优化算法及评价

作     者：戴婉仪 张梅 吴凯华 胡跃明 DAI Wan-yi;ZHANG Mei;WU Kai-hua;HU Yue-ming

作者机构：华南理工大学自动化科学与工程学院广州510641 华南理工大学精密电子制造装备教育部工程研究中心广州510641 

基　　金：广东省产学研重点项目(2011A090200047) 广州市科技重大专项计划产学研专项项目(2012Y5-00004) 中央高校基本科研业务费专项项目(x2zd D2153910) 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2015年第30卷第12期

页      码：2121-2128页

摘      要：针对粒子群优化算法(PSO)在处理高维复杂函数时容易陷入局部极值、收敛速度慢的缺陷,从系统的认知分析过程和角度出发,提出一种基于诺兰模型(NM)思想的改进PSO算法.该算法在Tent混沌映射选择的参数的基础上,结合NM信息融合和协调的思想,在速度更新过程中增加均衡项,并设计粒子群的欧氏距离指数以防止早熟,从而实现对粒子的自动调整、保证多样性和提高算法的全局搜索能力.最后,运用典型函数对所提出算法进行测试,并与最新相关算法进行比较,结果表明,所提出算法在全局搜索能力、效率和稳定性方面均具有明显的优势.

主 题 词：粒子群优化 群智能 混沌 诺兰模型 

学科分类：0820[工学-航空航天类] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13195/j.kzyjc.2014.1554

馆 藏 号：203248856...