混沌粒子群算法是如何优化的？与常规的粒子群算法有哪些改变？

混沌粒子群算法是基于混沌理论和粒子群算法的优化算法。它主要是通过引入混沌序列来增强算法的全局搜索能力，以达到更优的优化效果。

与常规的粒子群算法相比，混沌粒子群算法主要有以下改变：

1. 引入混沌序列。混沌序列具有随机性、无规律性、非周期性等特点，可以增加算法的多样性，避免算法陷入局部最优解。

2. 改变粒子更新公式。在常规粒子群算法中，每个粒子的速度和位置都是根据全局最优和个体最优计算得出。而在混沌粒子群算法中，除了考虑全局最优和个体最优外，还引入了混沌序列的影响。

3. 调整参数设置。混沌粒子群算法需要对参数进行适当的调整，如混沌序列的初始值、迭代次数等。