文献类型：期刊文章

作　　者：杨万里[1,2] 周雪婷[1] 陈孟娜[1]

YANG Wan-li;ZHOU Xue-ting;CHEN Meng-na(School of Electrical and Information Engineering,Hunan Institute of Technology,Hengyang 421002,China;School of Electrical and Information Engineering,Hunan University,Changsha 410006,China)

机构地区：[1]湖南工学院电气与信息工程学院,湖南衡阳421002 [2]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410006

出　　处：《计算机与现代化》

基　　金：湖南省教育厅科研项目(17C0431);湖南工学院科研项目(HY15020,2017HY023)

年　　份：2019

卷　　号：0

期　　号：12

起止页码：15-20

语　　种：中文

收录情况：IC、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对基本粒子群算法易陷入局部最优、收敛速度慢、收敛精度差等问题,提出一种基于Logistic映射的新型混沌简化PSO算法(CIW-SPSO)。该算法引入混沌理论使惯性权重具有混沌搜索能力,同时使学习因子随寻优过程呈正弦函数变化,降低算法陷入局部最优的概率。使用6个经典测试函数进行仿真测试,结果表明:本算法收敛速度快,收敛精度高,能避免陷入局部最优,提升算法优化性能。

关 键 词：混沌映射 惯性权重 学习因子  简化粒子群算法

分 类 号：TP301.6]