基于混沌搜索解决早熟收敛的混合粒子群算法

针对标准拉子群优化算法(PSO)在处理高维复杂函数时存在的收数速度慢、易陷入局部极小等问题，提出了新 的混合粒子群算法—墓于混沌优化搜索解决早熟收数的杜子群算法。采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制， 同时提出了一种缩小混沌搜索的变量空间范围的新方法，提高了搜索效率。基于典型高维复杂函数的数值实脸表明，混 合拉子群算法效率高、优化性能好、对初值具有很强的鲁棒性。尤其是，混合粒子群算法具有很强的避免局部极小能力， 其性能远远优于单一优化方法。