基于混沌云模型的粒子群优化算法

？针对传统粒子群优化（pso）算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点，引入混沌算法和云模型算法对pso算法的进化机制进行优化，提出混沌云模型粒子群优化（ccmpso）算法。在算法处于收敛状态时将粒子分为优秀粒子和普通粒子，应用云模型算法和优秀粒子对收敛区域局部求精，发掘全局最优位置；应用混沌算法和普通粒子对收敛区域以外空间进行全局寻优，探索全局最优位置。应用特征根法对ccmpso算法的收敛性进行分析，并通过仿真实验证明，ccmpso算法的寻优性能优于其他常用pso算法。