趙乃剛

摘要：鑒于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法（PSO）有易陷入局部最優(yōu)位置和全局搜索能力差等缺點(diǎn)，給出了相似度的定義，并根據(jù)群體中每個(gè)粒子與全局最優(yōu)粒子的相似度值的大小，動(dòng)態(tài)非線性地更新每個(gè)粒子的慣性權(quán)重值。為了改善算法的全局搜索性能，將混沌算子引入粒子群算法中。新算法在4個(gè)測(cè)試函數(shù)上與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)行了比較，結(jié)果表明新算法的性能更好。endprint