模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2006, Vol. 19 Issue (2): 266-270    DOI:
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混沌粒子群优化算法研究
高尚1,2,杨静宇2
1.江苏科技大学 电子信息学院 镇江 212003
2.南京理工大学 计算机科学与技术系 南京 210094
Research on Chaos Particle Swarm Optimization Algorithm
GAO Shang1,2, YANG JingYu2
1.School of Electronics and Information, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212003
2.Department of Computer Science and Technology, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094

全文: PDF (333 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出一种求解优化问题的混沌粒子群优化(CPSO)算法.该算法的基本思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.典型复杂函数优化仿真结果表明该方法是一种较简单有效的算法.
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作者相关文章
高尚
杨静宇
关键词 粒子群混沌混沌扰动混沌粒子群优化算法    
Abstract:By use of the properties-ergodicity, randomicity, and regularity of chaos, a chaos particle swarm optimization(CPSO) algorithm is proposed to solve the optimization problems. The basic principle of CPSO algorithm is that chaos initialization is adopted to improve individual quality and chaos perturbation is utilized to avoid the search being trapped in local optimum. Simulation results of typical complex function optimization show that chaos particle swarm optimization is a relatively simple and effective algorithm.
Key wordsParticle Swarm    Chaos    Chaos Perturbation    Chaos Particle Swarm Optimization Algorithm   
收稿日期: 2004-06-10     
ZTFLH: TP301.6  
作者简介: 高尚,男,1972年生,副教授,主要研究方向为人工智能等.E-mail: gao_shang@hotmail.com.杨静宇,男,1941年生,教授,博士生导师,主要研究方向为计算机视觉、信息融合、模式识别和智能机器人等.
引用本文:   
高尚,杨静宇. 混沌粒子群优化算法研究[J]. 模式识别与人工智能, 2006, 19(2): 266-270. GAO Shang, YANG JingYu. Research on Chaos Particle Swarm Optimization Algorithm. , 2006, 19(2): 266-270.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2006/V19/I2/266
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