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粒子群优化算法
粒子群优化算法（PSO）是一种基于群智能的算法，它将仿生学、计算机图形学和优化理论相结合，可以解决复杂的优化问题。
该算法在近年来的应用中受到了广泛关注，并在实际工程中取得了显著的效果，特别是在互联网领域，它能够和其他优化算法一起很好地完成复杂的任务。
粒子群优化算法能够有效地解决多种问题，如：分布式搜索、优化路径规划、模式识别、多优化器混合等等。
该算法利用社会群体同化规律，将算法中的粒子模型作为一种有效的解决优化问题的一种算法，将周期性更新过程中的位置信息和最大值更新来确定粒子的最优位置。
因此，粒子群优化算法在很大程度上可以利用群体行为来最大化和最小化优化目标函数。
此外，粒子群优化算法在互联网领域的应用也得到了很广泛的应用，如入侵检测系统的参数调整、负载均衡的实现以及文本挖掘等技术，都可以利用粒子群优化算法进行优化。
如果把这些参数看做一系列棘手的问题，那么粒子群优化算法就能够有效地帮助解决它们。
作为一种有效的优化算法，粒子群优化技术的发展不断增强，它的应用范围也在快速扩大，特别是在互联网领域，它将能够发挥出更大的作用。
一般来说，粒子群优化算法有较低的时间复杂度，能够尽快找到最优解。
此外，由于粒子群优化可以识别全局最优解，这种技术具有抗噪声能力强、能够适应不断变化的技术参数等特点，值得引起关注。
混沌映射优化粒子群
混沌映射优化粒子群算法是一种基于混沌映射的粒子群优化算法。
混沌映射，如Logistic 映射，被用于生成随机数序列，以增加算法的随机性和多样性。
该算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，每个粒子仅具有两个属性：速度和位置。
然后通过迭代找到最优解。
在每一次的迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”(pbest，gbest)来更新自己。
在找到这两个最优值后，粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置。
混沌映射优化粒子群算法的具体步骤如下：
1. 初始化粒子群，包括每个粒子的位置和速度。
2. 采用混沌映射生成随机数序列，用来更新每个粒子的速度和位置。
3. 根据粒子的当前位置和历史最优位置来更新粒子的历史最优位置。
4. 根据所有粒子的历史最优位置来更新全局最优位置。
5. 根据更新后的速度和位置，继续迭代。
该算法具有简单、容易实现并且没有许多参数的调节等优势，已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
基于差分进化的混沌量子粒子群优化算法
基于差分进化的混沌量子粒子群优化算法指的是一种新型的优化技术，他把量子粒子
群优化技术（QPSO）结合了混沌算法（CA）和差分进化算法（DE）的优势，将计算机视觉
系统的性能提高了一个新的高度，比原先的量子粒子群优化技术和混沌算法更加可靠和有效。
基于差分进化的混沌量子粒子群优化算法的工作原理是：首先，使用CA寻找参数对
应的混沌序列，然后采用DE进行全局搜索，以确保搜索结果所处位置与最优解相似，然
后再在混沌序列上进行量子粒子群优化算法调整搜索范围，进而得到更加准确和稳定的最
优解。
基于差分进化的混沌量子粒子群优化算法的优势在于它具有快速收敛，即使在噪声和
非凸优化问题上也能有效地发挥优势。
同时，由于使用混沌序列调整搜索范围，当搜索失
败时，只需要少量迭代就可以调整搜索，此外，这种算法不但能在优化问题中取得最优解，还可以在基于特征空间的函数分类方面应用，从而提高计算机视觉系统的性能。
总之，基于差分进化的混沌量子粒子群优化算法是一种鲁棒的优化技术，具有快速收敛、可调整搜索范围等优点，可以有效提高计算机视觉系统的性能，是优化概念性的突破。
粒子群优化算法综述介绍PSO算法的基本原理是通过多个个体（粒子）在解空间里的，通过不断更新个体的位置和速度来寻找最优解。
每个粒子都有自己的位置和速度，并根据个体历史最佳位置和群体历史最佳位置进行更新。
当粒子接近最优解时，根据历史最优位置和当前位置的差异进行调整，从而实现相对于当前位置的。
具体而言，PSO算法可以分为以下几个步骤：1.初始化粒子群：定义粒子的位置和速度以及适应度函数。
2.更新每个粒子的速度和位置：根据粒子的历史最佳位置和群体历史最佳位置，以及加权系数进行更新。
可以使用以下公式计算：v(i+1) = w * v(i) + c1 * rand( * (pbest(i) - x(i)) + c2 * rand( * (gbest - x(i))x(i+1)=x(i)+v(i+1)其中，v(i+1)是第i+1次迭代时粒子的速度，x(i+1)是第i+1次迭代时粒子的位置，w是惯性权重，c1和c2是学习因子，rand(是一个随机数，pbest(i)是粒子个体历史最佳位置，gbest是整个群体历史最佳位置。
3.更新每个粒子的个体历史最佳位置和群体历史最佳位置：根据当前适应度函数值，更新每个粒子的个体历史最佳位置，同时更新群体历史最佳位置。
4.判断终止条件：当达到预设的最大迭代次数或者适应度函数值达到预设的误差范围时，停止迭代，输出结果。
PSO算法的优点在于简单易用、易于实现、不需要求导和梯度信息，并且可以灵活地应用于各种问题。
然而，PSO算法也存在一些缺点，如易于陷入局部最优解、收敛速度较慢等。
为了克服这些限制，研究者们提出了各种改进的粒子群优化算法，如自适应权重粒子群优化算法（Adaptive Weight Particle Swarm Optimization, AWPSO）、混合粒子群优化算法（Hybrid Particle Swarm Optimization, HPSO）等。
这些算法通过引入更多的因素或策略来加快收敛速度、改善性能。
粒子群优化算法程序粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为，用于解决各种优化问题。
下面我将从程序实现的角度来介绍粒子群优化算法。
首先，粒子群优化算法的程序实现需要考虑以下几个关键步骤：1. 初始化粒子群，定义粒子的数量、搜索空间的范围、每个粒子的初始位置和速度等参数。
2. 计算适应度，根据问题的特定适应度函数，计算每个粒子的适应度值，以确定其在搜索空间中的位置。
3. 更新粒子的速度和位置，根据粒子的当前位置和速度，以及粒子群的最优位置，更新每个粒子的速度和位置。
4. 更新全局最优位置，根据所有粒子的适应度值，更新全局最优位置。
5. 终止条件，设置终止条件，如最大迭代次数或达到特定的适应度阈值。
基于以上步骤，可以编写粒子群优化算法的程序。
下面是一个简单的伪代码示例：python.# 初始化粒子群。
def initialize_particles(num_particles, search_space):particles = []for _ in range(num_particles):particle = {。
'position':generate_random_position(search_space),。
'velocity':generate_random_velocity(search_space),。
'best_position': None,。
'fitness': None.}。
particles.append(particle)。
return particles.# 计算适应度。
def calculate_fitness(particle):# 根据特定问题的适应度函数计算适应度值。
particle['fitness'] =evaluate_fitness(particle['position'])。
离散控制系统中的粒子群算法优化离散控制系统（Discrete Control System）是一种针对离散动态系统的控制方法。
离散动态系统是指系统的状态或输出在离散的时间点上进行更新或变化。
在离散控制系统中，粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）被广泛应用于参数优化的问题上。
本文将重点探讨粒子群算法在离散控制系统中的优化应用。
一、离散控制系统及其优化问题离散控制系统是一个由离散时间步组成的系统，其状态在每个时间步内以离散的形式进行更新。
离散控制系统通常由状态变量、输入变量和输出变量组成，并通过控制算法来确定输入变量以实现对输出变量的优化控制。
在离散控制系统中，常常涉及到优化问题。
优化问题的目标是找到使得系统性能指标最优的一组参数。
这些参数可能代表控制器的增益、滤波器的截止频率或其他系统变量。
优化问题的求解非常复杂，需要考虑参数空间的维度、非线性约束和噪声干扰等因素。
二、粒子群算法简介粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于鸟群或鱼群等群体在搜索食物或栖息地时的行为。
其基本思想是通过模拟粒子在解空间中的搜索过程，寻找到最优解。
粒子群算法的每个粒子代表一个候选解，其位置表示候选解在解空间中的位置。
候选解的优劣通过适应度函数进行评估。
粒子在解空间中根据自身的历史最优位置和群体中最优位置进行位置更新。
通过多次迭代更新，粒子逐渐向全局最优解靠近。
三、粒子群算法在离散控制系统中的优化应用由于离散控制系统中存在着大量的参数需要优化，传统的优化算法在求解效率和精度上面临一定的挑战。
粒子群算法作为一种全局优化算法，具有计算简单、易于实现等优点，在离散控制系统中得到了广泛应用。
离散控制系统中的参数优化问题可以转化为一个多维优化问题。
通过将离散参数映射到连续空间，并定义适应度函数来衡量优化目标的性能，可以将粒子群算法应用于离散参数优化问题。
粒子群算法通过多个粒子的协同搜索，能够在搜索空间中找到近似最优解。
一种改进的混沌粒子群优化算法
汤可宗;丰建文
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2013(37)10
【摘要】粒子群优化算法(PSO)自提出以来,已经被广泛地应用于求解各类复杂的优化问题,过去对粒子群算法的研究主要集中在融入新的优化方法或对其相关参数进行调整,但这样只会使得PSO更加复杂.针对这一问题,文中提出一种改进的混沌粒子群优化算法(ICPSO),ICPSO从粒子群优化算法的时间与寻优实时角度出发(即在较短的时间内获得较好的解),对粒子速度更新算子进行了简化,每隔一定代数后,在最优解邻近区域引入混沌扰动以避免种群陷入局部最优解.数值实验结果表明:提出的算法相对于文献给出的PSO改进算法,不仅能够获得较好的最优解,而且还具有较快的收敛速度和较好的稳定性.
【总页数】5页(P9-12,17)
【作者】汤可宗;丰建文
【作者单位】景德镇陶瓷学院信息工程学院,江西景德镇333000;景德镇陶瓷学院信息工程学院,江西景德镇333000
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.频谱激电的三维改进混沌粒子群优化算法反演 [J], 张倩;王玲;江沸菠
2.一种基于混沌粒子群改进的果蝇优化算法 [J], 刘晓悦;李朋园
3.改进的混沌粒子群优化算法 [J], 刘玲; 钟伟民; 钱锋
4.基于改进型混沌粒子群优化算法的FIR高通数字滤波器设计 [J], 胡鑫楠
5.一种改进惯性权重的混沌粒子群优化算法 [J], 谷晓琳; 黄明; 梁旭; 焦璇
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改进的协同粒子群优化算法协同粒子群优化算法（Cooperative Particle Swarm Optimization，CPSO）是一种基于群体智能的优化算法，模拟自然界中鸟群或鱼群等集体行为，通过个体之间的信息交流和协作来搜索最优解。
然而，传统的CPSO算法存在较大的局限性，如易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，为了进一步提高粒子群算法的收敛性和全局搜索能力，研究者们对CPSO算法进行了多种改进。
一、多策略协同粒子群优化算法传统的CPSO算法中，粒子群的行为策略固定，缺乏对不同问题的适应性。
而多策略协同粒子群优化算法（Multiple Strategy Cooperative Particle Swarm Optimization，MSCPSO）引入了多种策略，根据问题的特性和当前搜索状态自适应选择最佳的策略。
多策略协同粒子群优化算法的关键是策略的选择和协同。
通过引入策略选择机制，可以在不同策略间进行动态切换，增加算法的灵活性和自适应性。
同时，粒子之间通过信息交流和合作，共同学习并优化策略，加速算法的收敛速度。
二、混沌协同粒子群优化算法混沌理论在优化算法中的应用已经得到广泛认可。
混沌协同粒子群优化算法（Chaos Cooperative Particle Swarm Optimization，CCPSO）将混沌系统引入粒子的更新过程中，通过混沌扰动来增加算法的随机性和搜索广度。
在传统的CPSO算法基础上，CCPSO算法引入了混沌映射函数来调整粒子的位置更新公式，使得粒子在搜索过程中表现出更大的随机性。
这样的改进不仅可以有效避免陷入局部最优解，还能够加速算法的全局搜索过程。
三、自适应权重协同粒子群优化算法传统的CPSO算法中，粒子的速度更新公式中存在着权重因子，用于调节粒子的自身经验和群体经验对速度的影响程度。
然而，不同问题的最优解搜索过程往往对权重的选择十分敏感，且传统算法中的权重通常是固定的。
自适应混沌粒子群算法
ACPSO算法的核心思想是通过模拟粒子在解空间中的搜索和迭代更新，以找到最优解。
与传统的粒子群算法不同的是，ACPSO引入了混沌序列来调整算法的参数，使其具有更好的全局搜索能力和收敛速度。
在ACPSO算法中，粒子的位置和速度会根据当前的最优解和全局最优解进行更新，同时混沌序列会影响粒子的搜索方向和速度，从而增加了算法的多样性和随机性。
这种自适应的调整可以使ACPSO算法更好地适应不同问题的特性，提高了算法的鲁棒性和收敛性能。
另外，ACPSO算法还可以动态调整自身的参数，如学习因子和惯性权重，以适应问题的变化和复杂度。
这种自适应性使ACPSO算法在处理动态优化问题时表现出色。
总的来说，自适应混沌粒子群算法是一种高效的优化算法，它结合了粒子群算法和混沌优化的优点，通过自适应调整参数和引入混沌序列，提高了算法的全局搜索能力和收敛速度，适用于多种优化问题的求解。
收稿日期:2009-03-12;修回日期:2009-05-29基金项目:辽宁省教育科研计划项目(2004F012)作者简介:邹 毅(1971-),男,辽宁沈阳人,副教授,研究方向为优化算法及智能控制理论。
一种基于混沌优化的混合粒子群算法邹 毅,朱晓萍,王秀平(沈阳工程学院电气工程系,辽宁沈阳110136)摘 要:粒子群算法是一类基于群智能的优化搜索算法。
该算法初期收敛很快,但后期易陷入局部最优点。
为了提高粒子群算法的性能,将粒子群算法全局搜索的快速性和混沌算法的一定范围内的遍历性二者结合,提出一种基于混沌优化的混合粒子群算法。
该算法首先用粒子群算法进行快速搜索,当出现早熟收敛时,对局部较优的部分粒子和全局极值采用混沌优化策略。
对两个典型的测试函数进行仿真表明,该算法能够摆脱局部极值,得到全局最优。
将其用于(N +M )系统费用模型求解,得到最优解,同样验证了该算法搜索效率、精度优于一般的粒子群算法,同时具有较好的收敛稳定性。
关键词:粒子群算法;混沌;优化;混合;(N +M )容错中图分类号:TP306.1 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2009)11-0018-05A H ybrid PSO AlgorithmB ased on Chaos OptimizationZOU Y i ,ZHU Xiao 2ping ,WAN G Xiu 2ping(Department of Electrical Engineering ,Shenyang Institute of Engineering ,Shenyang 110136,China )Abstract :Particle Swarm Optimization (PSO )is a kind of optimizations based on swarm intelligence.The algorithm weaken quickly in ini 2tial stage ,but fall into local extreme value easily in the latter.With PSO algorithm ’s rapid global searching and chaos ’s ergodicity in cer 2tain range ,a hybrid PSO algorithm based on chaos is presented.The algorithm fast search with PSO algorithm first ,then the chaos opti 2mization is adopted for the better part of the particles and global extreme value when the optimization is in premature and convergence.The test of the two functions and solving the optimization of (N +M )fault -tolerant system show that search efficiency ,accuracy of hy 2brid PSO algorithm are better than general PSO algorithm ,while with better convergence stability.K ey w ords :PSO algorithm ;chaos ;optimization ;hybrid ;(N +M )fault -tolerant0 引 言粒子群优化(Particle Swarm Optimization ,PSO )是一类基于群智能的优化搜索算法,是由K ennedy 和E 2berhart 通过对鸟群飞行行为研究,于1995年提出的仿生进化算法[1～3]。
—180—基于Tent 混沌序列的粒子群优化算法田东平1,2(1. 宝鸡文理学院计算机软件研究所，宝鸡 721007；2. 宝鸡文理学院计算信息科学研究所，宝鸡 721007)摘 要：针对粒子群优化算法易陷入局部极值和进化后期收敛速度缓慢的问题，提出基于Tent 混沌序列的粒子群优化算法，应用Tent 映射初始化均匀分布的粒群，提高初始解的质量，设定粒子群聚集程度的判定阈值，并引入局部变异机制和局部应用Tent 映射重新初始化粒群的方法，增强算法跳出局部最优解的能力，有效避免计算的盲目性，从而加快算法的收敛速度。
仿真实验结果表明，该算法是有效的。
关键词：粒子群优化算法；Tent 映射；变异机制；判定阈值；收敛速度Particle Swarm Optimization AlgorithmBased on Tent Chaotic SequenceTIAN Dong-ping 1,2(1. Institute of Computer Software, Baoji University of Arts and Science, Baoji 721007;2. Institute of Computational Information Science, Baoji University of Arts and Science, Baoji 721007)【Abstract 】Aiming at the problems of easily getting into the local optimum and slowly converging speed of the Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm, a new PSO algorithm based on Tent chaotic sequence is proposed. The uniform particles are produced by Tent mapping so as to improve the quality of the initial solutions. The decision threshold of particles focusing degree is employed, and the local mutation mechanism and the local reinitializing particles are introduced in order to help the PSO algorithm to break away from the local optimum, whick can avoid the redundant computation and accelerate the convergence speed of the evolutionary process. Simulation experimental results show this algorithm is effective. 【Key words 】Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm; Tent mapping; mutation mechanism; decision threshold; convergence speed计 算 机 工 程 Computer Engineering 第36卷 第4期Vol.36 No.4 2010年2月February 2010·人工智能及识别技术· 文章编号：1000—3428(2010)04—0180—03文献标识码：A中图分类号：TP301.61 概述粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是种进化算法，是Kennedy 等人在对鸟类、鱼类群集活动时所形成的协同智能进行总结而提出的[1]。
混沌粒子群混合优化算法王大均，李华平，高兴宝，赵云川四川蜀渝石油建筑安装工程有限责任公司，四川成都（610017）摘 要：粒子群优化算法（PSO ）具有收敛速度快但易陷入局部最优点的特点，因此本文将在结合混沌运动的遍历性、伪随机性和对初值的敏感性等特点的基础上，对粒子群优化算法进行了改进，提出了一种基于混沌思想的粒子群优化算法（CPSO ），该算法保持了群体多样性，增强了PSO 算法的全局寻优能力，提高了算法的计算精度，改善了收敛性和鲁棒性，很大程度上避免了算法停滞现象的发生，是一种有效的优化搜索算法。
关键词：混合优化算法；混沌优化算法；粒子群优化算法1. 引言粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization) 是Kennedy J 与Eberhart R 于1995年借鉴鸟群和鱼群捕食过程的社会行为提出的[1]。
该算法具有程序简单、控制参数少、寻优结果与初值无关、且具有一定的并行性等特点，因此从开始研究到现在短短的十年时间里，表现出强大的优化功能，被广泛应用到函数优化、神经网络训练、人工智能、模糊系统控制等领域。
PSO 作为一种更高效的并行搜索算法，非常适于对复杂环境中的优化问题的求解，成为目前进化计算研究的一个热点。
但是标准的粒子群算法表现出强烈的“趋同性”，对于单调函数、严格凸函数或单峰函数，能在初始时很快向最优解靠拢，但在最优解附近收敛较慢，对于多峰函数更易出现早熟现象以及运算量较大等缺点。
混沌学的诞生是20世纪人类科学史上继相对论和量子理论之后的第三次革命，混沌是指在确定性系统中出现的随机状态，为非线性系统的一种演变现象，它不是由随机性外因引起，而由确定性规则导致的对初始条件非常敏感的无固定周期的长期行为[2]。
混沌运动能在一定范围内按其自身不重复地遍历所有状态，初始值条件极其微弱的变化会引起系统行为巨大变化。
因此，本文将在对标准粒子群算法改进的基础上，将混沌思想引入到粒子群算法中，避免了易陷入局部最优值的缺点，大大改善了粒子群算法的优化性能。
具有禁忌搜索策略的混沌粒子群算法研究混沌粒子群算法（Chaos Particle Swarm Optimization，简称CPSO）作为一种基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）的优化算法，在解决复杂多元非线性优化问题方面具有较强的适应性和效果。
然而，在某些情况下，传统的PSO算法在搜索的过程中存在着“早熟收敛”和“易陷入局部最优”等问题。
为了克服这些问题，研究者提出了各种改进的PSO算法，并在此基础上发展了禁忌搜索策略与混沌算法相结合的混沌粒子群算法（Chaos Particle Swarm Optimization with Taboo Search Strategy，简称CPSO-TS）。
本文将着重研究CPSO-TS算法的原理和应用，并进一步探讨其在优化问题中的效果。
首先，我们来介绍一下CPSO-TS算法的原理。
CPSO-TS算法是将混沌算法与禁忌搜索策略融合到PSO中，以提高搜索的效率和质量。
具体来说，混沌算法通过引入混沌序列，增加了算法在搜索过程中的随机性，避免了PSO算法陷入局部最优解的问题。
而禁忌搜索策略则通过维护一个禁忌表，记录已经搜索过的解，避免算法在搜索过程中重复搜索相同的解，从而增加了搜索空间的广度。
CPSO-TS算法的主要步骤包括初始化、计算适应度、更新个体最优解、更新群体最优解、更新速度和位置等。
在初始化阶段，粒子的初始位置和速度通过随机产生或者根据已知信息确定。
通过计算适应度值，确定个体最优解和群体最优解，并根据这些最优解以一定的权重更新速度和位置。
在更新速度和位置的过程中，引入了混沌序列和禁忌搜索策略。
具体来说，通过引入混沌序列，增加了算法的随机性，使得算法能够跳出局部最优解，进行全局搜索。
而禁忌搜索策略则通过维护禁忌表，避免算法搜索相同的解，从而增加了搜索空间的广度。
CPSO-TS算法在实际应用中具有广泛的应用价值。
混沌粒子群算法混沌粒子群算法是一种基于混沌理论和粒子群算法的优化算法。
它结合了混沌系统的随机性和粒子群算法的协同搜索能力，能够有效地解决各种优化问题。
混沌粒子群算法的基本思想是通过引入混沌系统的随机性，增加算法的多样性和全局搜索能力。
在算法的初始化阶段，通过混沌映射生成一组随机解，并将其作为粒子的初始位置。
然后，根据粒子的当前位置和速度，利用粒子群算法的思想更新粒子的位置和速度。
在更新的过程中，通过引入混沌映射产生的随机扰动，增加了解的多样性，从而提高了算法的全局搜索能力。
混沌粒子群算法的核心是混沌映射。
混沌映射是一类具有混沌特性的非线性动力系统，具有敏感依赖于初值的特点。
混沌映射产生的随机数序列具有高度的随机性和不可预测性，能够增加算法的多样性。
常用的混沌映射有Logistic映射、Henon映射、Tent映射等。
混沌粒子群算法的具体步骤如下：1. 初始化粒子群的位置和速度，选择合适的参数。
2. 计算每个粒子的适应度值，评估当前解的优劣。
3. 根据适应度值更新粒子的最佳位置和全局最佳位置。
4. 根据粒子的最佳位置和全局最佳位置，更新粒子的速度和位置。
5. 判断终止条件，如果满足则输出全局最佳解，否则返回第3步。
混沌粒子群算法在实际应用中具有广泛的应用价值。
它可以用于解决函数优化问题、组合优化问题、机器学习问题等。
与其他优化算法相比，混沌粒子群算法具有以下优点：1. 全局搜索能力强。
通过引入混沌映射产生的随机扰动，增加了解的多样性，能够更好地避免陷入局部最优解。
2. 收敛速度快。
通过粒子群算法的协同搜索能力，能够快速找到最优解。
3. 参数设置简单。
相对于其他优化算法，混沌粒子群算法的参数设置相对简单，不需要过多的调参工作。
然而，混沌粒子群算法也存在一些不足之处。
例如，算法的收敛性和稳定性还需要进一步的研究和改进。
此外，算法对问题的特征依赖较强，对于不同类型的问题，需要进行适当的算法调整和参数设置。
基于混沌的PSO粒子滤波算法李明;逢博;年福忠【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)008【摘要】粒子群优化(PSO)粒子滤波算法容易陷入局部最优,从而降低算法精度.针对该问题,提出一种基于混沌的PSO粒子滤波算法.该算法通过混沌搜索算法找到全局最优位置,驱散聚集在局部最优的粒子群,使其向全局最优位置靠近,增加有效估计粒子数,抑制粒子退化与枯竭问题.仿真结果表明,与传统的粒子滤波算法和PSO粒子滤波算法相比,改进算法的估计精度有较大提高.%Particle Swarm Optimization Particle Filtering(PSOPF) algorithm is easy to fall into local optimum, so the particles can not move to the global optimal location, and reduce algorithm precision. According to this problem, the paper proposes a Particle Swarm Optimization Particle Filtering based on Chaotic(CPSOPF) algorithm. Through the chaotic search algorithm, this algorithm makes particles find the global optimal location, dispels particle swarm at local optimum location and makes them move to global optimal location. So the number of effective particles increases, which can effectively restrain particles degradation and exhaustion. Simulation results show that the CPSOPF algorithm can remarkably improve the estimation accuracy compared with of the conventional Particle Filtering(PF) and the traditional PSOPF algorithm.【总页数】4页(P134-136,140)【作者】李明;逢博;年福忠【作者单位】兰州理工大学计算机与通信学院,兰州730050;兰州理工大学计算机与通信学院,兰州730050;兰州理工大学计算机与通信学院,兰州730050【正文语种】中文【中图分类】TP312【相关文献】1.基于鱼群的PSO粒子滤波算法 [J], 高晓林2.混沌粒子群优化粒子滤波算法 [J], 陈志敏;薄煜明;吴盘龙;于胜龙3.基于混沌的萤火虫改进粒子滤波算法研究 [J], 朱超;刘以安;薛松4.PSO粒子群优化算法的混沌时间序列优化 [J], 张浩5.基于改进PDF的粒子数量在线可调粒子滤波算法 [J], 袁帅; 苏航因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
PSO粒子群优化算法的混沌时间序列优化
摘要:经典的PSO算法以只考虑了解应当完全朝着最优的方向前进,而忽视了以前走过的路径以及搜索结果,因此,考虑使用混沌时间序列的方法,记录每个搜索节点每n步的记录,推测出最佳的第n+1步记录,然后再重新回到经典改良算法的循环。
就好比鸟在觅食的时候每只鸟不是一味的只顾着搜寻食物,而是适时的停歇下来回顾自己的觅食路径反思经验。
另外,给出一个改良的评价函数来指导自适应性搜索。
关键词;PSO算法混沌时间序列评价函数
1 粒子群算法
粒子位置向量表示为（如下图）
2 混沌时间序列估计对粒子位置的扰动
2.1 PSO算法的一些缺点
首先,通过实验发现,PSO算法的在实际应用中,运行效果与它所采用的参数设置有较大的关系,这些参数如何取值仍然是一个待解决的问题。
此外,在实验中发现,当PSO算法在接近或进入最优点区域时,它的收敛速度相对比较缓慢。
为了解决这个问题,引入混沌时间序列估计对粒子位置作出适当的扰动,从而弱化初始参数导致的误差同时加快最优点附近的收敛速度。
2.2 混沌时间序列预测方法
根据Takens定理,时间序列可以看作是动态的系统在一个一维空间的映射。
该系统的真实机理未知,却可通过相空间重构得到与之等价的系统。
故混沌时间序列的预测算法通常是以重构相空间理论为基础,它是给定相空间中的一串迭代序列,如何构造一个非线性映射来表示这一动力系统,这样的非线性映射就作为预测模型。
在本文的应用背景下,用混沌时间序列预测的方法来对PSO算法中的例子位置作扰动。
2.3 混沌时间序列的象空间和关联维数
2.4 一阶加权模型的改进构造
加权一阶局域就是将相空间轨迹的最后一点作为中心点,把离中心点最近的若干轨迹点作为相关点,找出并根据“历史上情况最相似的情况”估计轨迹下一点的走向,最后从预测出的轨迹点的坐标中分离出预测值。
于是,可以用以往的数据,推算出最为拟合的新的数据,从而可以将该数据作为新的一轮循环的初始值。
实际中处于对算法时间复杂度的考虑,可以借助专家系统或者构造经验表来判别a,b的取值。
2.5 算法的思想
参考文献
[1]王云鹏.线性时间选择算法时间复杂度深入研究.软件开发与设计.。
