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，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)化算法的計算精度，利用混沌運動隨機性、遍歷性的特點，提出了一種基于混沌思想的改進粒子群優(yōu)化算法，進而提出了基于混沌變異的改進粒子群優(yōu)化算法（CMPSO）。基于幾種典型benchmark函數(shù)的測試研究結果表明，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。將該算法應用于水庫優(yōu)化調度問題中，所得結果優(yōu)于標準粒子群...