基于混沌的弹性粒子群全局优化算法

为了克服粒子群优化容易陷入局部极小的缺陷，利用粒子速度不依赖于其与最优粒子之间距离的大小，而仅依赖其方向信息的特点，采用自适应策略弹性地修正粒子速度的幅值．同时，充分利用混沌运动的遍历性、随机性及对初值的敏感性等特性，提出一种基于混沌的弹性粒子群优化（ＣＲＰＳＯ）算法，并将其成功用于典型多极点函数优化．仿真结果表明，该算法增强了摆脱局部极值点的能力，提高了收敛速度和精度．