摘 要：為克服粒子群優(yōu)化算法容易陷入局部較優(yōu)值的缺點(diǎn)，提出了基于變異思想的粒子群優(yōu)化算法，為提高粒子群優(yōu)化算法的計(jì)算精度，利用混沌運(yùn)動(dòng)隨機(jī)性、遍歷性的特點(diǎn)，提出了一種基于混沌思想的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法，進(jìn)而提出了基于混沌變異的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法（CMPSO）。基于幾種典型benchmark函數(shù)的測(cè)試研究結(jié)果表明，該算法與基本PSO算法和遺傳算法相比，較好地克服了早熟收斂，提高了算法的搜索精度。將該算法應(yīng)用于水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題中，所得結(jié)果優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)粒子群...