研究了一种全新的基于自适应混沌变异粒子群的路径规划算法。该方法首先进行环境建模，利用改进的粒子群算法获得一条较优路径。在改进的粒子算法中为防止早收敛，加入自适应混沌变异操作，在加强算法局部搜索能力的同时保证搜索过程中种群的多样性。仿真实验表明，即使在复杂的环境下，利用该算法也可以规划出一条全局较优路径，且能安全避碰。
2024-04-26 20:30:00
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为了改善差分进化粒子群算法的局部搜索能力和收敛速度，提出了一种混沌差分进化的粒子群优化算法。该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化，并且将混沌变异操作引入其中，加强算法的局部搜索能力。通过对三个标准函数进行测试，仿真结果表明该算法与DEPSO算法相比，全局搜索能力、抗早熟收敛性能及收敛速度大大提高。
2022-12-03 16:33:16
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针对多目标优化（multi-objecdve optimization pmblem，MOP）问题，特别是解集分布非均匀问题，提出一种基于混沌变异的优化算法。通过Pareto支配思想来决定粒子的飞行方向，在进化后期加入混沌变异操作，有效地避免早熟收敛现象；根据粒子群优化算法（particle swam otimixation，PSO）特有的记忆建立外部档案，动态引导微粒在每一次迭代的飞行方向。最后通过8个标准多目标测试函数进行测试，实验结果表明该算法是有效可行的，其性能比SPEA和NSGAⅡ更优。
2022-05-12 13:38:16
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根据混沌理论关于进化与混沌的关系, 设计一种采用混沌变异算子的进化算法,并提出“ 尺度
收缩” 的变异策略。对极小值函数优化问题的仿真实例表明,混沌变异是实数编码进化算法变异算子的
有效实现; 而采用“ 尺度收缩” 策略的混沌变异算子明显改善了群体平均适应值, 提高了算法性能,是解
决优化问题的有效方法。
2021-03-14 22:32:26
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