混沌自适应粒子群算法

混沌自适应粒子群算法（Chaotic Adaptive Particle Swarm Optimization，CAPSO）是一种基于粒子群算法（PSO）的优化算法，它通过引入混沌序列和自适应参数来提高算法的收敛速度和精度。

CAPSO算法的主要流程如下：
1. 初始化粒子群的位置和速度，并计算每个粒子的适应度。
2. 根据当前最优解和全局最优解，更新每个粒子的速度和位置。
3. 引入混沌序列，对每个粒子的速度进行扰动，以增加算法的多样性。
4. 根据自适应参数，调整粒子的速度和位置，以保证算法的快速性和稳定性。
5. 重复步骤2-4，直到满足停止条件。

CAPSO算法相比于标准PSO算法，具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。同时，由于引入了混沌序列和自适应参数，CAPSO算法具有更好的全局搜索能力和更强的鲁棒性。