非线性规划的混沌粒子群优化算法

摘要

粒子群优化算法是一类基于群智能的优化搜索算法。该算法初期收敛较快，但后期易陷入局部最优点。为了提高粒子群算法的性能，将粒子群算法全局搜索的快速性和混沌算法的一定范围内的遍历性二者结合，利用罚函数的思想把有约束的非线性规划问题转化为无约束最优化问题，并利用了混沌运动遍历性、随机性等特点，对传统粒子群算法进行改进，摆脱了粒子群算法后期易陷入局部极值点的缺点，然后与罚函数方法结合，构造出一个基于罚函数的混沌粒子群优化算法。数值结果表明文中所提出的算法是有效的。