线性递减权重粒子群优化算法是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。 -Linear decreasing weight particle swarm optimization starting from random

混沌粒子群算法是混沌优化和粒子群优化两者的结合。对于给定的优化函数，通过将搜索过程对应为混沌轨道的遍历过程，可使搜索过程具有避免陷入局部极小的能力。-Chaos particle swarm optimization (pso) algorithm is a combination of both the chaos optimization and particle swarm optimization.For a given optimization function, through th