混沌粒子群优化算法结合SQP与自适应搜索的研究

"本文主要介绍了一种新的优化算法——基于SQP（序列二次规划）和自适应搜索的混沌粒子群算法（CAPSO-SQP），旨在解决基本粒子群优化算法（PSO）容易陷入局部最优的问题，提高全局收敛能力和对约束优化问题的处理能力。通过对混沌搜索、自适应惯性权重和SQP策略的结合，该算法在测试函数仿真实验中表现出高精度、良好稳定性和快速收敛速度。此外，CAPSO-SQP算法在悬臂梁结构优化设计的应用中，验证了其在实际问题中的可行性和准确性，相比于传统的CPSO算法，具有更高的计算可靠性和实用性。" 文章详细探讨了优化算法的发展背景和现有问题。传统的确定性优化方法由于其局限性，往往只能找到局部极值，而PSO算法作为一种全局搜索的随机优化算法，因其简单易实现、全局寻优能力强而受到关注。然而，PSO在初期搜索时可能会陷入局部最优，为此，研究者们提出各种改进策略，如全局最优领导粒子选择策略和混沌搜索。混沌搜索引入后，可以增强算法的全局寻优能力和抗早熟能力。 为了进一步提高算法的局部搜索效率，研究者将序列二次规划（SQP）方法融入到PSO中。SQP法是一种强大的确定性优化方法，能够迅速找到局部最优点，从而弥补了PSO在局部搜索上的不足。徐文星等人的工作就是将SQP与PSO相结合，提升了算法的局部寻优效率。 文章提出的新算法CAPSO-SQP结合了混沌搜索的遍历性、随机性和规律性，以及自适应的惯性权重，同时在每代迭代过程中采用SQP策略，既保持了全局搜索的能力，又提高了局部搜索的速度。实验证明，CAPSO-SQP算法在测试函数和悬臂梁结构优化设计问题上均表现出优越性能，不仅计算精度高，稳定性好，而且收敛速度快，为结构优化计算提供了更高效和可靠的解决方案。 这篇论文的研究成果对于优化算法领域具有重要的理论意义和实践价值，它提供了一种新的、高效的优化工具，特别是在解决复杂的工程优化问题上，展现出巨大的潜力。未来的研究可以进一步探索该算法在更多领域的应用，以及如何优化其参数设置，以达到更好的优化效果。