论文研究 基于Lorenz方程的动态自适应双种群粒子群优化算法

为了解决标准粒子群优化算法早熟收敛，局部搜索速度慢等缺点，提出了一种基于Lorenz方程和动态自适应策略的双种群粒子群优化算法。 利用Lorenz方程产生的混沌序列来调整加速度系数，以达到勘探与开发之间的平衡，动态自适应惯性权重因子用于加快收敛速度​​，并采用双重填充来提高收敛精度。 与四个经典的多目标算法，非支配排序遗传算法和多目标粒子群优化算法相比，该实验使用四个多目标测试函数进行。 结果表明，该算法具有优良的性能，收敛速度较快，跳出局部最优能力强，可以解决许多优化问题。