一种基于改进混沌映射的量子粒子群算法

摘要

量子粒子群算法是一种应用广泛的智能种群优化算法,但是由于其后期种群多样性快速下降,导致在计算多峰优化问题时,容易陷入局部最优点。为了改进其搜索性能,本文通过改进Tent混沌映射并将其融入算法中,提出一种改进的量子粒子群算法。该算法通过对粒子分组设置,并进行不同策略的混沌搜索,充分利用混沌搜索的随机性和遍历性来提高种群的多样性,从而增强算法的全局搜索能力和提高算法收敛精度。为了评估改进算法,本文将改进算法与其他粒子群算法分别求解标准测试函数,仿真结果表明,改进算法具有更好的搜索性能。