混沌粒子群算法流程图

混沌粒子群优化（Chaos Particle Swarm Optimization, C-PSO）是一种结合了混沌理论和粒子群优化（PSO）算法的搜索方法。其流程通常包括以下几个步骤：

1. 初始化：设置粒子群体（每个粒子代表一个解决方案），包含粒子的位置（solution vector）和速度（velocity）。同时，随机生成初始混沌序列作为种群的驱动力。

2. 感知阶段：每个粒子评估其当前位置对应的目标函数值。这一步骤可以理解为粒子探索解空间的过程。

3. 更新速度：依据粒子的速度、当前位置以及全局最优解（Pbest）和群体最优解（Gbest），根据C-PSO中的混沌映射（如Lorenz系统、Logistic地图等）更新粒子的速度。

4. 移动粒子：基于新的速度，粒子移动到下一个位置。这一步相当于尝试寻找更好的解。

5. 评估新位置：检查每个粒子的新位置是否优于旧位置，如果是，更新Pbest和个人最佳值。

6. 判断收敛条件：如果达到预定的迭代次数或满足一定的收敛标准（比如目标函数的变化小于某个阈值），算法停止；否则返回步骤3继续迭代。

7. 结果输出：最后输出全局最优解或一组高质量的近似解。