混沌增强加速粒子群优化算法：解决早熟收敛与提高精度

"混沌增强加速粒子群优化算法.pdf" 本文研究了一种混沌增强加速粒子群优化算法（Chaos-Enhanced Accelerated Particle Swarm Optimization, CEAPSO），旨在解决粒子群优化算法（PSO）中的早熟收敛问题并提高其收敛精度。在传统的加速粒子群算法（Accelerated Particle Swarm Optimization, APSO）基础上，该方法引入混沌理论，通过混沌序列动态调整全局学习因子，以提升算法的全局探索能力。 粒子群优化是一种基于群体智能的优化算法，模仿鸟群或鱼群的集体行为来寻找问题的最优解。APSO是PSO的一种变体，它通过修改速度更新公式，提高了算法的搜索速度和全局优化性能。然而，APSO可能会因为过快的收敛速度而陷入局部最优，导致早熟收敛，无法找到全局最优解。 为了解决这个问题，CEAPSO采用了混沌序列，如Logistic映射或其他混沌系统产生的序列，来动态改变全局学习因子（通常表示为c）。混沌序列具有高度的无序性和遍历性，可以有效地打破算法的局部搜索模式，帮助粒子跳出局部最优，增加全局探索的可能性。这样，CEAPSO在保持APSO快速收敛特性的同时，增强了其跳出局部最优的能力，提高了收敛精度。 为了验证CEAPSO的有效性，研究者选取了四个典型的多目标优化函数进行实验，并将其结果与经典的非劣分类多目标遗传算法（Nondominated Sorting Genetic Algorithm, NSGA）、多目标粒子群优化算法（Multi-objective Particle Swarm Optimization, MOPSO）以及原始的APSO进行了对比。实验结果显示，CEAPSO在收敛速度和跳出局部最优的能力上表现出优越的性能。 此外，本文的作者团队包括赵丽萍、舒期梁、武燕和李孟山，他们在数据挖掘、群智能算法、人工智能和进化计算等领域有深入的研究。这项工作得到了国家自然科学基金的支持，对优化求解、工程设计、机器学习等多个领域的复杂问题求解提供了新的优化工具。 总结来说，混沌增强加速粒子群优化算法CEAPSO是PSO算法的一个重要改进，通过混沌理论增强了算法的全局搜索性能，解决了早熟收敛问题，提升了优化效率和精度。这一创新性的研究为多目标优化问题的解决提供了新的思路。