混沌粒子群优化算法EC-CPSO：全局优化与早熟处理

"全局混沌杂交的粒子群优化算法及应用 (2010年)" 是一篇由李娅、张德丰和王东在2010年发表于《湖南师范大学自然科学学报》的文章，主要探讨了一种创新的混沌粒子群优化算法（EC-CPSO）。该算法旨在解决基本混沌粒子群优化算法（CPSO）中可能出现的局部最优和过早收敛问题。 在传统的粒子群优化（PSO）算法中，粒子的速度更新通常涉及随机数，这可能导致算法在搜索空间中无法跳出局部最优解。混沌粒子群优化算法（CPSO）通过引入混沌序列替换这些随机数，增加了全局探索性。然而，CPSO仍然可能面临早熟收敛的问题，即算法过早找到一个局部最优解而停止了全局搜索。 EC-CPSO算法对此进行了改进，它不仅对最优粒子进行混沌化处理，还引入了早熟判断机制。当检测到算法可能进入早熟阶段时，对非最优粒子实施杂交操作，即结合其他粒子的信息进行更新，以增强算法的多样性，防止算法过早收敛，并提高其寻找全局最优解的能力。 论文将EC-CPSO应用于(N+M)容错系统优化模型，通过对比实验展示了该算法相对于CPSO在优化性能上的优势。N+M容错系统是一种能够容忍M个故障的系统设计，优化的目标是找到最小的资源消耗以满足系统的可靠性要求。EC-CPSO在这类问题上的成功应用，证明了其在复杂优化问题中的有效性和实用性。 关键词包括：混沌、早熟、杂交、容错模型，表明了研究的核心技术和应用场景。文章分类号为TP202.7，属于计算机科学与技术领域，文献标识码A表示这是一篇原创性的学术论文，文章编号1000-2537(2010)04-0025-05提供了具体的信息以便引用。 这篇论文贡献了一种新颖的全局混沌杂交粒子群优化算法，它在保持混沌序列的优势的同时，通过杂交策略增强了算法的全局搜索能力和防止早熟的能力，对于解决复杂优化问题，特别是(N+M)容错系统优化，提供了有价值的理论和技术支持。