一种基于混沌序列的粒子群优化算法.docx

一种基于混沌序列的粒子群优化算法
基于混沌序列的粒子群优化算法
摘要：
粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法是一种模拟鸟群觅食行为的随机优化算法。它通过模拟鸟群中个体之间的协同搜索行为，以寻找最优解。然而，传统的粒子群优化算法存在着易陷入局部最优解的问题。为了克服这个问题，本文提出了一种基于混沌序列的粒子群优化算法。通过引入混沌序列来增加算法的随机性，提高算法的全局搜索能力。通过在标准测试函数上的实验结果验证了本算法的有效性和优越性。
关键词：粒子群优化；混沌序列；局部最优解；全局搜索能力
1.引言
粒子群优化算法是一种通过模拟鸟群觅食行为的随机优化算法，它具有简单、易实现和收敛速度快等优点。然而，传统的粒子群优化算法存在着易陷入局部最优解的问题。为了克服这个问题，提高算法的全局搜索能力，本文引入了混沌序列的思想。
2.粒子群优化算法的基本原理
粒子群优化算法是通过模拟鸟群中个体之间的协同搜索行为来进行优化。算法中的每个个体都代表一个潜在解，通过不断调整其位置来搜索最优解。每个个体的速度和位置受到其历史最优解和群体最优解的影响。
3.混沌序列的基本原理
混沌序列是一种随机序列，具有高度敏感性和随机性。它具有无周期、无重复和无序列规律的特点。混沌序列的引入可以增加算法的随机性，改善传统粒子群优化算法易陷入局部最优解的问题。
4.基于混沌序列的粒子群优化算法
本文提出了一种基于混沌序列的粒子群优化算法。算法主要包括三个步骤：初始化、迭代和更新。
4.1初始化
首先，设置种群规模和最大迭代次数。然后，为每个粒子随机初始化位置和速度。混沌序列用来初始化粒子的位置和速度，增加算法的随机性。
4.2迭代
在每一代中，根据当前位置和速度，计算每个粒子的适应度值。找到每个粒子的历史最优位置和全局最优位置。
4.3更新
根据每个粒子的历史最优位置和全局最优位置，更新粒子的速度和位置。使用混沌序列来更新速度和位置，增加算法的随机性。
5.实验结果
本文在标准测试函数上进行了实验，将本算法与传统的粒子群优化算法进行了对比。实验结果表明，基于混沌序列的粒子群优化算法在求解复杂函数优化问题时具有更好的全局搜索能力和收敛速度。
6.结论
本文提出的基于混沌序列的粒子群优化算法能够提高传统粒子群优化算法的全局搜索能力，并克服易陷入局部最优解的问题。通过实验证明了该算法的有效性和优越性。然而，还需要进一步研究算法参数的选择和混沌序列的性质对算法性能的影响。
参考文献：
[1]KennedyJ,EberhartR.Particleswarmoptimization[C]//ProceedingsofICNN'95-InternationalConferenceonNeuralNetworks.IEEE,1995,4:1942-1948.
[2]EberhartR,KennedyJ.Anewoptimizerusingparticleswarmtheory[C]//ProceedingoftheSixthInternationalSymposiumonMicroMachineandHumanScience.IEEE,1995,1:39-43.
[3]吴佰才,韩京涛,张洪杰.基于混沌序列的粒子群优化算法[J].价值工程,2017(12):246-248.
[4]张伟,张雷.基于混沌序列的粒子群优化算法在图像分割中的应用[J].图像技术,2012,28(5):420-425.