赵乃刚

摘要：鉴于标准粒子群算法（PSO）有易陷入局部最优位置和全局搜索能力差等缺点，给出了相似度的定义，并根据群体中每个粒子与全局最优粒子的相似度值的大小，动态非线性地更新每个粒子的惯性权重值。为了改善算法的全局搜索性能，将混沌算子引入粒子群算法中。新算法在4个测试函数上与标准粒子群算法进行了比较，结果表明新算法的性能更好。endprint