针对二进制粒子群优化算法存在求解精度低的问题,提出一种自适应学习因子的混沌二进制粒子群优化算法(SABPSO)。首先,SABPSO算法采用混沌策略初始化粒子种群;其次,根据适应度值以及当前粒子与最优粒子间距离设计粒子成长因子,反映种群的进化状态;再次,通过成长因子和迭代次数设计自适应学习因子更新机制;最后,实验结果表明:在4个经典测试函数上SABPSO算法具有更有效的收敛性能。
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