文献类型：期刊文章

作　　者：贾东立[1] 张家树[2]

机构地区：[1]河北工程大学信息与电气工程学院,河北邯郸056038 [2]西南交通大学信号与信息处理省重点实验室,成都610031

出　　处：《控制与决策》

基　　金：国家自然科学基金项目(60572027);四川省杰出青年基金项目(0326ZQ026-033)

年　　份：2007

卷　　号：22

期　　号：1

起止页码：117-120

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20071310513649)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度低的问题,提出了基于混沌变异的小生境粒子群算法(NCPSO).该算法结合小生境技术并加入了淘汰机制,使算法具有良好的全局寻优能力.变尺度混沌变异具有精细的局部遍历搜索性能,使算法具有较高的搜索精度.实验结果表明,NCPSO算法可有效避免标准PSO算法的早熟收敛,具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点,适合于工程应用中的复杂函数优化问题.

关 键 词：混沌变异  小生境 粒子群优化算法

分 类 号：TP301.6]