华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2010, Vol. 38 ›› Issue (10): 130-133,152.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2010.10.024
黄平1,2 张尧2 于金杨1
Huang Ping 1.2 Zhang Yao2 Yu Jin-yang1
摘要: 为克服二进制粒子群优化(BPSO)算法易于陷入局部极值的不足,在粒子群算法(PSO)的速度更新公式中引入混沌参数与小生境机制,在此基础上提出了一种新的二进制粒子群(混沌小生境二进制粒子群优化,CNBPSO)算法.将新算法应用于两种不同复杂度的负荷削减需求计划问题的求解,均获得了比BPSO更好的中断方案,证实了算法的有效性,新算法具有简单、快速、均衡收敛等优点.