...针对粒子群算法(PSO)所存在的收敛速度慢、易陷入局部极值和优化精度较低等缺点,提出了一种自适应的混合混沌粒子群优化算法(HCPSO),根据群体适应度方差对粒子群进行自适应混沌更新.
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与用Parks-McClellan算法设计得到的高通滤波器进行对比发现，基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的FIR滤波器通带波动小，阻带衰减大，从而证明了该算法的有效性和优越性。
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3．针对标准粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部极值、精度低等缺点，提出了一种基于Tent映射的新型混沌粒子群优化算法(TCPSO)，基准函数测试表明，在惯性权重固定为某个较小 值时，TCPSO比PSO具有更高的搜索精度和鲁棒性。
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基于混沌粒子群优化算法对优化数学模型进行了求解。
The global optimal solution is obtained based on chaotic particle swarm optimization algorithm.
为了有效地解决水火电力系统资源短期优化调度问题，提出了一种基于混沌粒子群算法的调度方案。
To solve hydrothermal power system resource short-term optimization scheduling problem, this paper proposed a novel scheduling solution based on chaos particle swarm optimization algorithm.
应用粒子群优化算法(PSO)求解电力系统无功优化问题，提出基于混沌搜索的混合粒子群优化算法，以克服P SO容易早熟而陷入局部最优解的缺点。
The chaos search based hybrid particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed in the paper to avoid the premature phenomenon of PSO, which is applied into the reactive power optimization.
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