混沌鲶鱼PSO与DE混合优化算法提升搜索性能

本文主要探讨了一种创新的混合算法，结合混沌鲶鱼粒子群优化和差分进化算法在计算机工程与应用中的研究。论文标题“混沌鲶鱼粒子群优化和差分进化混合算法”旨在针对现代科研和工程应用中遇到的非线性、非凸性、多模态等问题，这些问题通常难以通过传统的微积分方法如牛顿法和共轭梯度法找到最优解。 在随机搜索优化方法中，粒子群优化算法作为一种代表性算法，以其群体协作和动态调整机制受到广泛关注。然而，“没有免费午餐定理”指出所有算法在所有可能的问题范围内平均性能相同，这提示我们需要发掘不同算法的优势，以克服其各自的局限性。因此，论文提出了一种新颖的策略，即利用混沌理论来改良粒子群个体的进化策略，引入“鲶鱼效应”，增强种群的探索能力，使其在广度和深度搜索之间取得平衡。 混沌方法能够增加种群的随机性和多样性，有助于避免陷入局部最优，而差分进化算法则以其简单、快速和适应性强的特点提供深度搜索的能力。这两种算法的结合，形成了一个优势互补的混合模型，旨在提升算法在复杂问题上的性能。作者通过对标准函数如无约束优化问题的实验测试，结果显示这种混合算法在逃离局部最优区域和提高搜索精度方面表现优异。 这篇论文的贡献在于提出了一种创新的混合算法，它在保持粒子群优化算法优点的同时，通过混沌和差分进化的协同作用，提高了算法的全局搜索和局部精细搜索的能力，这对于解决实际工程问题中的优化挑战具有重要的实践价值。这一研究不仅扩展了粒子群优化算法的应用范围，也为混合算法设计提供了新的思路和参考。