一种混合全局优化方法

本发明涉及一种混合全局优化方法，该方法首先对优化问题利用粒子群算法得到一组当前最优解；然后利用混沌搜索算法使得粒子跳出局部极值；最后，在粒子群算法每一代的迭代过程中引入序列二次规划算法加速局部最优点搜索，得到优化问题的全局最优解。本发明引入粒子群体适应度方差概念，结合混沌搜索和序列二次规划方法，当粒子群体适应度方差小于给定临界值时，粒子易陷入局部最优，对最优粒子进行混沌搜索，以使粒子跳出局部最优，并且根据粒子的进化速度和聚集度自适应的改变惯性权重，进而改变粒子运动状态进一步确保粒子不陷入局部最优；在粒子每一次迭代过程中，引入序列二次规划优化算法，加速粒子局部最优点的搜索，提高算法整体搜索效率。