基于混沌扰动算法来解决pso算法早熟问题

资 源 简 介

基于混沌扰动算法来解决pso算法早熟问题

详 情 说 明

粒子群优化算法(PSO)在解决复杂优化问题时具有简单高效的优点，但在迭代过程中容易出现早熟收敛现象，导致算法陷入局部最优解而无法找到全局最优解。针对这一问题，引入混沌扰动策略可以有效提升算法性能。

混沌扰动算法的核心思想是利用混沌序列的遍历性和随机性特点，在PSO的迭代过程中适时引入混沌扰动。当检测到粒子群陷入停滞状态时，通过混沌映射函数生成扰动因子，对部分粒子位置进行扰动，帮助种群跳出局部最优区域。

将改进后的混沌粒子群算法应用于灰色预测模型参数训练时，首先将模型参数映射为粒子位置向量。在每次迭代中，算法不仅依据粒子自身历史最优和群体最优信息更新位置，还会在满足扰动条件时引入混沌变量进行位置调整。这种混合策略既保持了PSO的快速收敛特性，又通过混沌扰动避免了早熟问题。

实验结果表明，相比标准PSO算法，混沌扰动PSO在灰色预测模型参数优化中具有更稳定的收敛性和更高的优化精度。特别是在处理具有多个局部极值的复杂优化问题时，改进算法表现出更强的全局搜索能力。