融合自适应混沌差分进化的粒子群优化算法

　第２８卷第１期

纺织高校基础科学学报Vol ．２８，No ．１　２０１５年３月BASIC SCIENCES JOURNAL OF TEXTILE UNIVERSITIES

March ，２０１５ 文章编号：１００６‐８３４１（２０１５）０１‐０１１６‐０８DOI ：１０．１３３３８／j ．issn ．１００６‐８３４１．２０１５．０１．２３

收稿日期：２０１４‐０５‐２９

基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１２７３１１）；中央高校基本科研业务费专项基金资助项目（GK ２０１００１００２）

通讯作者：高兴宝（１９６６—），男，陕西省陇县人，陕西师范大学教授，博士生导师，研究方向为智能神经网络、最优化理

论与方法．E ‐mail ：xinbaog ＠snnu ．edu ．cn 融合自适应混沌差分进化的粒子群优化算法

刘召军，高兴宝

（陕西师范大学数学与信息科学学院，陕西西安７１００６２）

摘要：针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、收敛效率低的缺点，提出一种融合自适应混沌差分进化的粒子群优化算法．该算法首先将自适应混沌引入差分进化算法，再将所得结果进行一次校正变异和校正选择，最后将所得算法融合到粒子群优化算法，从而有效地利用与平衡了粒子群优化算法和差分进化算法的探测和开发能力，且局部搜索能力增强，进一步提高算法的求解精度和效率．数值实验证明本文算法的有效性．

关键词：粒子群优化算法；差分进化算法；自适应混沌

中图分类号：T P ３０１ 文献标识码：A

Particle swarm optimization algorithm by integrating

adaptive chaos differential evolution

L IU Zhao j un ，GA O X in g bao

（College of Mathematics and Information Science ，Shaanxi Normal University ，Xi ′an ７１００６２，China ）

Abstract ：To overcome the PSO algorithm premature convergence and low convergence efficien ‐cy ，a particle swarm optimization algorithm is proposed by integrating adaptive chaos differenti ‐al evolution ．T he adaptive chaos is firstly introduced to differential evolution algorithm in the p roposed method ，then the obtained results are correction variation and correction options ．Fi ‐nally ，the resulting algorithm is integrated into the PSO algorithm ，such that the detect and de ‐velopment capabilities of PSO and DE algorithm are effectively utilized and balanced ．Moreover ，

the local search capability and solving performance are enhanced ．Numerical experiments illus ‐trate the effectiveness of the proposed algorithm ．Key words ：p article swarm optimization ；differential evolution algorithm ；adaptive chaos ０　引　言

Eberhart 和Kennedy 于１９９５年提出了粒子群优化（p article swarm optimization ，PSO ）算法

［１］，其基