一种速度不完全更新混沌粒子群优化算法

摘要

研究优化算法,针对粒子群优化算法在搜索过程中容易陷入局部最优,而无法搜索到全局最优值的早熟问题,将速度的不完全更新机制引入到混沌粒子群中,提出不完全更新混沌粒子群算法(IUCPSO)以解决此问题.将Logistic序列引入到粒子群中,并将种群分块.一部分粒子以光学原理中的反射定律更新速度以开发更广的可行域,另一部分,则以优势粒子加细搜索.数值仿真结果表明,IUCPSO在搜索成功率和对可行域的开发程度上要优于标准粒子群和混沌粒子群,能较好地解决快速收敛问题,是一种可行而有效的优化方法.