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混沌模拟退火粒子群优化算法研究及应用

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点，提出混沌模拟退火粒子群优化(PSO)算法.引入混沌理论对粒子群优化算法的参数进行自适应调整，提高了算法的全局收敛性能;采用模拟退火(SA)算法，依据概率性的劣向转移，以一定概率接受劣解，使算法具有跳出局部最优而实现全局最优的能力.引入自适应温度衰变系数，使模拟退火算法能够根据当前环境自动调整搜索条件，从而提高算法的搜索效率.通过7个经典函数测试混沌模拟退火粒子群优化算法的性能，并将其应用于Job Shop调度问题.仿真实验结果表明，采用新算法有效地克服了停滞现象，增强了全局搜索能力，与遗传算法、粒子群优化算法相比寻优性能更佳.

关键词:混沌;job shop调度;粒子群优化算法;模拟退火算法