摘要：針對基本粒子群算法易陷入局部最優、收斂速度慢、收斂精度差等問題,提出一種基于Logistic映射的新型混沌簡化PSO算法(CIW-SPSO)。該算法引入混沌理論使慣性權重具有混沌搜索能力,同時使學習因子隨尋優過程呈正弦函數變化,降低算法陷入局部最優的概率。使用6個經典測試函數進行仿真測試,結果表明:本算法收斂速度快,收斂精度高,能避免陷入局部最優,提升算法優化性能。