基于动态P混沌与动态非线性的PSO算法

为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出2种方法并行改进惯性权重。对比平均值差的粒子,用所设计的动态P混沌映射公式调整惯性权重,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优,动态寻找全局最优值。对好于或等于整体适应度平均值的粒子,用所提出的动态非线性方程调整惯性权重,在保存有利条件的基础上逐步向全局最优处收敛。2种方法前后相辅相成、动态协作。实验结果证实,该算法在不同情况下都超越了同类改进算法。