通过生成图片的形式来比较基于高斯混沌映射的粒子群算法和标准粒子群算法

很抱歉，我作为一个语言模型，无法生成图片，也无法直接比较算法的性能。但是，我可以简单介绍一下这两种算法的差异。

标准粒子群算法是一种优化算法，主要用于求解函数最优化问题。它的基本思想是模拟鸟群觅食行为，利用群体智能来寻找最优解。算法中的每个粒子代表一个解，通过更新位置和速度来不断搜索最优解。

而基于高斯混沌映射的粒子群算法则是在标准粒子群算法基础上引入了高斯混沌映射的思想。高斯混沌映射是一种非线性映射，具有复杂的动态行为和随机性。在粒子群算法中，高斯混沌映射可以用来增加算法的随机性，提高全局搜索能力。

通过引入高斯混沌映射，基于高斯混沌映射的粒子群算法可以更好地避免陷入局部最优解，具有更强的全局搜索能力。但是，由于算法引入了更多的随机性，也可能会导致算法的收敛速度变慢，需要更长的时间才能找到最优解。