改进的诺兰模型PSO算法：提升高维搜索性能

本文主要探讨了基于诺兰模型(Nolan Model, NM)思想的改进混沌粒子群优化算法。诺兰模型，最初是信息系统发展的五个阶段模型，被引入到优化算法中，旨在解决传统粒子群优化(PSO)算法在处理高维复杂函数时存在的问题，如易陷入局部最优解和收敛速度较慢。 PSO算法是一种群体智能优化方法，通过模拟鸟群或鱼群的行为来寻找最优解。然而，它在面对复杂函数时，可能会因为粒子过于集中在某一个区域而导致搜索空间的局限。为了解决这个问题，研究者借鉴了诺兰模型的信息融合和协调理念，对PSO的运作机制进行了创新。首先，他们采用了Tent混沌映射来选择合适的参数，这有助于增强算法的随机性和跳出局部极值的能力。 在速度更新环节，作者引入了均衡项，这是对原始PSO中单纯的速度更新策略的改进，使得粒子的速度更新更加平衡，减少了过度集中导致的早熟现象。此外，还设计了一种欧氏距离指数，作为动态调整因子，通过评估粒子之间的距离，防止算法过早收敛，保持种群的多样性，增强了全局搜索性能。 实验部分，作者使用了一系列典型的测试函数对改进后的算法进行了验证，结果显示，相较于其他最新相关算法，该算法在全局搜索能力、效率和稳定性方面表现显著优势。这表明，将诺兰模型的思想融入到PSO中，不仅提高了算法的适应性和优化效果，而且提升了算法的稳健性，使之在实际应用中更具竞争力。 本文的工作对于理解和改进群智能优化算法，特别是在处理高维复杂问题时，具有重要的理论价值和实践意义，为粒子群优化算法的进一步发展提供了新的思路和方法。