混沌遗传算法在客专网络模型中的应用
遗传算法及在物流配送路径优化中的应用
遗传算法及在物流配送路径优化中的应用在当今快节奏的商业环境中，物流配送的效率和成本成为了企业竞争的关键因素之一。
如何找到最优的配送路径，以最小的成本、最短的时间将货物准确送达目的地，是物流行业一直以来面临的重要挑战。
遗传算法作为一种强大的优化工具，为解决物流配送路径优化问题提供了新的思路和方法。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机搜索算法。
它模拟了生物进化的过程，通过不断地生成新的个体（解决方案），并根据适应度函数对个体进行评估和选择，逐步进化出最优的个体。
在遗传算法中，每个个体通常由一组编码表示，这组编码可以是二进制数、整数、实数等。
适应度函数用于衡量个体的优劣程度，它与问题的目标函数相关。
例如，在物流配送路径优化中，适应度函数可以是配送路径的总长度、总成本或总时间等。
遗传算法的主要操作包括选择、交叉和变异。
选择操作根据个体的适应度值，从当前种群中选择一部分优秀的个体作为父代，用于生成下一代个体。
交叉操作将父代个体的编码进行交换和组合，产生新的个体。
变异操作则对个体的编码进行随机的改变，以增加种群的多样性。
通过不断地重复这些操作，种群中的个体逐渐进化，适应度值不断提高，最终找到最优或接近最优的解决方案。
二、物流配送路径优化问题物流配送路径优化问题可以描述为：在给定的配送网络中，有若干个配送中心和客户点，每个客户点有一定的货物需求，配送车辆有容量限制和行驶距离限制，要求确定一组最优的配送路径，使得配送成本最低、时间最短或其他目标最优。
这个问题具有复杂性和约束性。
首先，配送网络可能非常庞大，客户点数量众多，导致可能的路径组合数量呈指数增长。
其次，车辆的容量限制和行驶距离限制等约束条件增加了问题的求解难度。
传统的优化方法在处理这类大规模、复杂约束的问题时往往效果不佳，而遗传算法则具有较好的适应性。
三、遗传算法在物流配送路径优化中的应用步骤1、问题建模首先，需要将物流配送路径优化问题转化为适合遗传算法求解的形式。
遗传算法在复杂网络优化问题中的应用
遗传算法在复杂网络优化问题中的应用随着数字化时代的到来，人们对信息技术的需求不断增长。
复杂网络作为一种重要的信息传输工具，在社交媒体、电子商务和智能交通等领域中得到了广泛的应用。
然而，由于网络节点众多、连接关系复杂，复杂网络的优化问题变得格外困难。
为了解决这一问题，研究者们开始将遗传算法引入到复杂网络的优化中。
本文将探讨遗传算法在复杂网络优化问题中的应用。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是模拟达尔文进化理论的一种优化算法。
它通过模拟自然界的演化过程，逐步搜索最优解。
遗传算法主要由遗传编码、适应度评价、选择、交叉和变异五个操作组成。
1. 遗传编码在遗传算法中，问题的解被编码为染色体（Chromosome）。
染色体是由一系列基因（Gene）组成的。
基因通常采用二进制编码，但也可以使用其他编码方式。
2. 适应度评价适应度评价是根据目标函数对染色体进行评估，以确定其性能和适应度。
适应度值越高，表示染色体越适应问题。
3. 选择选择阶段根据染色体的适应度值，选择优质的染色体作为下一代的父代。
常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
4. 交叉交叉操作是为了产生新的染色体，通过两个父代染色体的基因交换以产生子代。
交叉的方式有单点交叉、多点交叉等。
5. 变异变异操作是为了增加算法的随机性，通过改变染色体中的基因值，引入新的解决方案。
变异操作可以防止算法陷入局部最优解。
二、遗传算法在复杂网络优化问题中的应用1. 网络布局优化网络布局是指在给定的条件下，将网络节点以最佳方式布置在平面或空间中的问题。
在复杂网络中，节点之间的距离、连接强度等都会影响网络的性能。
通过遗传算法优化网络布局，可以使得网络的传输效率更高、抗干扰能力更强。
2. 路由优化在复杂网络中，路由优化是指确定信息从源节点到目标节点的最佳路径。
遗传算法可以通过遍历不同的路径组合，选择最优的路径来解决复杂网络中的路由问题。
这种方法相比传统的路由算法更具鲁棒性和可扩展性。
基于混沌遗传算法的网格工作流调度应用
ｄ ｙ ｎ ａ ｍ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ ａ ｄ ｊ ｕ ｓ ｔ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｍ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｔ ｈ ｅ ｎ ｉ ｔ ｐ ｕ ｔ ｆ ｏ ｒ ｗ ａ ｒ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｏ ｆ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｃ ｏ ｍ ｂ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｉ ｍ ｅ ａ ｎ ｄ ｂ ｕ ｄ ｇ ｅ ｔ ， Ｓ Ｏ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｗ ａ ｓ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｏ ａ ｉ ｆ ｔ ｎ ｅ ｓ ｓ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｏ ｆ ａ ｐ ｐ ｌ ｙ ｉ ｎ ｇ ｃ ｈ ａ ｏ ｓ － ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ ｎ ｇ ｌｇ ａ ｏ —
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ｓ＆ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ， Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｆ ｏ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ＆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｚ ｈ ｅ ｎ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ ２ １ ２ ０ ０ ３ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
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应用遗传演算法与类神经网路於混沌系统之辨识
混沌系統的辨識。並藉由辨識結果，比較遺傳演算法演 化類神經網路和傳統倒傳遞類神經網路之辨識能力。
2. 混沌系統
混沌系統為全域有界，且局部不穩定之非線性系
統。要判斷系統是否為混沌，有數種方式：(1) 系統對
交配程序經由隨機選取交配池中任兩個染色體，彼 此交換基因而組成新的染色體，藉著母代優秀基因產生 更優秀之子代。並非所有在交配池中之染色體均進行交 配程序，而是由預先設定之交配機率控制。 (三) 突變
突變程序是隨機在交配池中選取染色體，再隨機地 選取突變點，可針對單一位元或整個字串進行突變，突 變的方式為取其補數。 (四) 世代交替
圖一、後勤映射分岔圖 圖二、初始值 0.7
X1
X1
Y1
X2
w1,1
Σa f u
Xn
Ym
w1,n
b
Xn
1
倒傳遞類神經網路
神經元
圖四、 倒傳遞類神經網路架構圖
以下將簡述倒傳遞類神經網路之設定與功能：
(一) 輸入層 本文中倒傳遞類神經網路的輸入為混沌系統資
料，其中輸入層之權重和偏壓值均設定為 1，在網路訓 練時不需調整。
and genetic algorithms in this paper. The globally optimal weighting and bias of networks are searched by means of genetic algorithms, such that the identification of chaos doesn’t need large data. Computer simulations of the logistic map demonstrate that neural networks based on genetic algorithms own the excellent capability of identification. Keywords：Chaotic Systems, Genetic Algorithms, Neural Networks.
混沌遗传算法及其应用
混沌遗传算法及其应用第一章节混沌遗传算法及其应用混沌遗传算法（Chaos Genetic Algorithm，CGA）是一种混合优化算法，它结合了遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和混沌理论，采用混沌迭代技术作为遗传算法的搜索过程，从而构建出一种新的全局优化技术。
CGA通过利用混沌的性质，使得遗传算法能够更好地探索搜索空间，从而改进遗传算法的优化能力。
因此，CGA已经广泛应用于优化问题的求解中，取得了良好的效果。
混沌遗传算法的基本原理是将混沌迭代技术和遗传算法相结合，以混沌迭代技术作为遗传算法的搜索过程，把混沌序列用作遗传运算的种群变异率，从而改变遗传算法的搜索属性。
混沌迭代技术用来控制种群变异率，使得搜索过程更加全局化、更加稳定。
因此，可以更好地搜索最优解，较快地收敛，并且抗局部最优解的能力也得到提高。
混沌遗传算法的应用十分广泛，常被用于求解优化问题。
在工程领域，CGA可以用于结构优化、项目调度、网络优化等；在控制领域，可以用于模式识别、模糊控制、鲁棒控制等；在信息处理领域，可以用于图像处理、语音处理、文本处理等。
此外，CGA还可以应用于生物信息学、金融工程、金融分析等领域。
为了更好地利用混沌遗传算法，在应用过程中，可以通过设置正确的参数来提高算法的性能。
首先，可以根据优化问题的特性确定种群规模。
其次，可以根据问题的特性确定个体的变异率，以及个体之间的交叉率。
最后，可以根据问题的特性确定混沌迭代技术的参数，以便更好地搜索全局最优解。
总之，混沌遗传算法是一种新型的全局优化技术，可以有效地求解优化问题。
CGA利用混沌迭代技术和遗传算法相结合，使得搜索过程更加全局化、更加稳定，从而更好地搜索最优解，较快地收敛，并且抗局部最优解的能力也得到提高。
在应用过程中，可以通过设置正确的参数，来提高算法的性能。
因此，CGA已经广泛应用于优化问题的求解中，取得了良好的效果。
基于混沌理论的遗传算法改进及应用研究
南京理工大学硕士学位论文基于混沌理论的遗传算法改进及应用研究姓名：杨波申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：宋耀良20030301堡±笙塞苎王望鎏堡堡塑垫堡簦鲨堕堂墨堕旦婴塞垒！重量垒《摘要遗传算法作为一种新的全局优化算法已在许多领域中取得了令人鼓舞的成就。
但是在实际工程应用中经常发生早熟收敛现象，且有时收敛速度非常慢，这在很大程度上限制了遗传算法的进一步普及应用。
本文首先介绍了遗传算法和混沌理论的基本概念，在详细分析了Ｍ．Ｓｒｉｎｉｖａｓ提出的自适应遗传算法的基础上，提出了改进此算法的策略；然后，分别研究了基于混沌开关策略和混沌优化策略的遗传算法，成功地解决了函数优化问题；接着，本文重点研究了基于遗传算法的多播路由选择问题，提出了混沌搜索有效基因的新方法，使遗传算法能够快速找到最佳多播路由；最后，采用改进的遗传算法成功地解决了有ＱｏＳ限制的多播路由选择问题，取得了满意的效果。
仿真结果表明，本文提出的改进策略能有效地防止遗传算法的早熟收敛问题，加快了遗传算法的收敛速度，为遗传算法的进一步普及应用做了有益的探索。
关键词：遗传算法，混沌，函数优化，多播路由ＡｂｓｔｒａｃｔＧｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｎｅｗｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄａｌｏｔｏｆｉｎｓｐｉｒｉｎｇａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓｈａｖｅｂｅｅｎｍａｄｅｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓ．Ｂｕｔｉｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｐｒａｃｔｉｃｅ，ｐｒｅｍａｔｕｒｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｏｆｔｅｎｈａｐｐｅｎｓ，ａｎｄｓｏｍｅｔｉｍｅｓｔｈｅｓｐｅｅｄｏｆｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｉｓｖｅｒｙｓｌｏｗ，ｗｈｉｃｈｇｒｅａｔｌｙｒｅｓｔｒｉｃｔｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＧｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｂａｓｉｃｃｏｎｃｅｐｔｓｏｆｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｃｈａｏｓｔｈｅｏｒｙａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓ．ＡｆｔｅｒａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｒｅｓｅｎｔｅｄｂｙＭ．Ｓｒｉｎｉｖａｓ，ａｍｏｄｉｆｉｅｄａｄａｐｔｉｖｅｓｔｒａｔｅｇｙｈａｓｂｅｅｎｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｓｅｃｏｎｄｌ５ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｂａｓｅｄｏｎｃｈａｏｔｉｃｓｗｉｔｃｈａｎｄｃｈａｏｓｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｒｅｓｔｕｄｉｅｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｗｈｉｃｈｓｏｌｖｅｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙ．Ｎｅｘｔ，ｔｈｅｍｕｌｔｉｅａｓｔｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｂａｓｅｄｏｎｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．ＡｎｅｗｍｅｔｈｏｄｔｈａｔｓｅａｒｃｈｅｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｇｅｎｅｗｉｔｈｃｈａｏｔｉｃｖａｒｉａｂｌｅｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｎｄｉｔＣａｎｆｉｎｄｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｍｕｌｔｉｃａｓｔｍｕｔｉｎｇｑｕｉｃｋｌｙ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｓｏｌｖｅｄｔｈｅｍｕｌｔｉｃａｓｔｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｗｉｔｈＱｏＳｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙａｎｄｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙｒｅｓｕｌｔｓｈａｖｅｂｅｅｎｍａｄｅ．ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｅｍｏｄｉｆｉｅｄｍｅｔｈｏｄｓＣａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙａｌｌｅｖｉａｔｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｐｒｅｍａｔｕｒｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｎｄｇｒｅａｔｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｓｐｅｅｄｏｆｇｌｏｂａｌｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ．Ｔｈｅｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｗｉｌｌｈｅｂｅｎｅｆｉｃｉａｌｆｏｒｔｈｅｓｐｒｅａｄｏｆｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｃｈａｏｓ，ｆｕｎｃｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｍｕｌｔｉｃａｓｔｒｏｕｔｉｎｇ１绪论１．１引言遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，简称ＧＡ）是一种基于达尔文（Ｄａｒｗｉｎ）自然进化论和孟德尔（Ｍｅｎｄｅｌ）遗传变异理论为基础的随机搜索方法，是由美国Ｍｉｃｈｉｇａｎ大学的Ｈｏｌｌａｎｄ教授首先提出来的［１１。
基于混沌遗传算法的多用户检测技术的研究的开题报告
基于混沌遗传算法的多用户检测技术的研究的开题报告一、选题背景在通信系统中，多用户检测技术是一项关键技术，它可以实现多用户在同一频段同时进行数据传输，提高频谱利用效率。
然而，多用户之间相互干扰的问题也随之而来，导致接收端收到的信号难以恢复。
因此，如何通过检测算法来准确地分离多个用户发出的信号是一个研究的重点。
当前的多用户检测技术主要包括线性检测和非线性检测两种方法。
线性检测虽然具有计算简单、容易实现等优点，但在高信噪比的情况下，其检测性能较差。
非线性检测方法由于其具有较好的检测性能而备受关注，但其计算量较大，容易受到局部最优的影响。
二、选题意义混沌遗传算法是遗传算法与混沌理论相结合的新型优化算法，具有全局搜索能力、高速搜索能力和跳出局部最优等优点。
其应用范围广泛，如信号处理、图像处理、机器学习等领域。
本文主要探讨基于混沌遗传算法的多用户检测技术，通过将混沌技术与传统的非线性检测方法相结合，提高其检测性能，同时避免受到局部最优的影响，实现多用户的准确分离。
此外，在通信系统中，频谱资源的有效利用已成为研究热点，多用户检测技术的应用不仅可以提高频谱利用率，还可以降低通信系统的能耗。
三、研究内容1. 多用户检测技术现状与发展趋势的综述；2. 混沌遗传算法的原理、特点及应用；3. 基于混沌遗传算法的多用户检测技术的设计与实现；4. 对比仿真实验和性能分析；5. 总结与展望。
四、研究思路本文将首先对现有的多用户检测方法进行调研和比较，分析其优缺点和研究热点，为研究混沌遗传算法的多用户检测技术提供指导。
然后介绍混沌遗传算法的原理、特点及应用，探讨其在多用户检测领域的潜在应用。
接着，从多用户之间的相互干扰问题出发，提出基于混沌遗传算法的多用户检测技术，并通过仿真实验验证其性能。
最后，对本篇文章进行总结并展望未来混沌遗传算法在多用户检测技术中的发展前景。
五、预期成果1. 对多用户检测技术的研究现状和未来发展趋势有深入的了解；2. 掌握混沌遗传算法的基本原理、特点及应用；3. 提出基于混沌遗传算法的多用户检测技术，具有较好的检测性能；4. 对该算法的仿真实验进行验证，证明其优越性；5. 为混沌遗传算法在多用户检测领域的进一步发展提供参考。
基于信息熵的混沌遗传算法求解网格工作流调度问题
基于信息熵的混沌遗传算法求解网格工作流调度问题摘要院网格发展的主要思想是有效的利用分布在世界各地的计算资源。
而在网格环境下，是通过很多相互依赖的任务来描述作业的，这让工作流调度面临巨大的挑战。
在本文中，提出了一个改进型的混沌遗传演算法来解决在工作流应用程序中的调度优化问题，它利用信息熵的概念动态调整了交叉和变异概率，优化了传统的遗传算法，并最终通过实验证明了算法的有效性。
Abstract: The main ideas of the grid development is using computing resources effective which distributed in all over the world. Ingrid environment, the work is described by many interdependent tasks, so the workflow scheduling will meet enormous challenges. Thisarticle puts forward an improved chaos genetic algorithm to solve the problem of scheduling optimization in the workflow application. It usesthe concept of entropy dynamically adjust crossover and mutation probability to optimize the traditional genetic algorithm, and finally theexperimental results shows the effectiveness of the algorithm.关键词院网格计算；工作流调度；混沌遗传算法；熵Key words: grid workfolw；workflow scheduling；chaos-genetic algorithms；entropy中图分类号院TP393 文献标识码院A 文章编号院1006-4311（2014）01-0194-030引言网格工作流调度问题不同于一般的任务调度，在调度时不仅要考虑为任务选择一个最佳资源，还要考虑各个任务之间的时序与因果关系等一系列的约束条件，以及协调各个任务的执行来达到最终的目标，这种调度集中于多元化相互依存的管理任务的执行及映射[1]。
基于混沌遗传算法的数据加密技术研究
基于混沌遗传算法的数据加密技术研究在信息安全领域，数据加密一直是研究的热门话题。
传统的加密技术已经不能满足现代社会对数据保护的需求，因此混沌遗传算法成为了研究的重点之一。
本文旨在探讨基于混沌遗传算法的数据加密技术研究及其应用。
一、混沌遗传算法的基本原理混沌遗传算法是一种结合了遗传算法和混沌理论的方法，其基本原理是通过遗传算法不断调整混沌系统的参数，使得混沌系统能够生成高强度的加密密钥。
混沌遗传算法的应用广泛，可以用于图像加密、网络安全等方面。
二、混沌遗传算法的优点相比传统的加密算法，混沌遗传算法具有以下优点：1. 加密强度高：混沌理论是一种典型的非线性动力学系统，可以产生复杂的动态行为，其熵值较大，能够生成高强度的加密密钥。
2. 安全性高：由于混沌系统具有高度不确定性和随机性，因此混沌遗传算法能够有效抵御各种攻击手段，如传统密码分析、穷举攻击等。
3. 可逆性强：混沌遗传算法采用的参数调整方法具有可逆性，可以很方便地还原原始数据，不会损失原始信息。
三、混沌遗传算法的应用混沌遗传算法可以应用于各种领域的加密保护，如图像加密、视频加密、音频加密等。
下面以图像加密为例，介绍混沌遗传算法的应用。
1. 图像数据加密在图像加密中，混沌遗传算法可以通过调整混沌系统参数来生成加密密钥，再利用密钥对原始数据进行加密。
加密流程如下：（1）对原始图像进行灰度化处理，得到灰度图像。
（2）选取合适的混沌系统，利用遗传算法调整混沌系统的参数，生成高强度的加密密钥。
（3）利用加密密钥对灰度图像进行加密。
（4）将加密后的图像传输到接收端，使用相同的密钥对加密图像进行解密，得到原始图像。
2. 网络通信安全在网络安全领域，混沌遗传算法可以用于保护网络通信的机密性、完整性和可用性。
（1）加密数据传输：对于网络传输的敏感信息，可以利用混沌遗传算法进行加密保护，避免被拦截盗取。
（2）抗DDoS攻击：混沌遗传算法可以通过调整混沌系统的参数来实现网络流量的混淆和隐藏，有效抵御来自黑客的DDoS 攻击。
混沌理论及其在人工智能中的应用
混沌理论及其在人工智能中的应用混沌理论指的是一类看似随机、无法预测的动态系统的理论研究。
混沌理论被普遍应用在许多领域，包括天气预报、生态系统、股票市场、流体力学等方面。
近年来，混沌理论在人工智能领域中的应用也备受瞩目。
在传统的计算机科学中，大部分的应用都是基于确定性逻辑的，即事前已经为系统指定好输入和输出。
但是，当系统面临不确定变量时，确定性逻辑就失去了效用。
换言之，当面对某些完全是随机变量时，计算机无法学习和预测。
混沌理论在这时起到了重要的作用。
它是随机性和确定性的融合，是一种旨在对高度不规则的动态过程建立结构性模型的方法。
混沌系统的行为是无规则的，但是它们有固定的规律和特征。
这种特殊的规律就是系统的“混沌行为”。
在人工智能中，混沌理论可以应用于很多方面，包括模式识别、数据挖掘、神经网络、遗传算法等。
其中，神经网络和遗传算法的应用最为广泛。
对于神经网络来说，混沌理论可以被用来生成更好的权重和偏置，来提高网络的性能。
一般而言，利用随机方式初始化权重和偏置，会导致网络在训练过程中陷入“局部最优解”的问题。
利用混沌序列等随机数，可以改善这个问题，从而达到更好的训练效果。
遗传算法也可以利用混沌理论来提高效率，特别是在寻找最优解的时候。
通常情况下，遗传算法的选择、交叉和变异的过程是基于概率的，所以会存在搜索效率低下的问题。
使用混沌序列和混沌映射，可以提高选择和变异的随机性，从而达到更好的搜索效果。
除此之外，混沌理论还可以应用在非线性动力学建模、信息隐藏等方面，这些应用最近也得到了研究人员的关注。
总的来说，混沌理论是一种广泛应用的理论，能够为人工智能领域的发展带来很多新的思路和方法。
虽然混沌系统看起来很难掌握，但是只要理解了混沌思想，就能在实际应用中发挥出重要的作用。
混沌变异粒子群优化算法及其应用研究
混沌变异粒子群优化算法及其应用研究1 简介混沌变异粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，在解决复杂优化问题方面具有较强的优势。
随着信息技术的发展和应用范围的扩大，混沌变异粒子群优化算法在各个领域得到广泛的应用。
2 粒子群优化算法粒子群优化算法是一种基于群体智能的随机搜索算法，通过模拟鸟群捕食的行为，来进行全局搜索。
算法核心是通过一群粒子的互相信息交流来查找最优解。
由于该算法不依赖于梯度信息，因此能够处理非线性、非单峰的复杂优化问题。
3 混沌变异粒子群优化算法混沌变异粒子群优化算法是一种改进的粒子群优化算法。
它在原有算法的基础上加入了混沌搜索和变异操作，以增强算法的局部搜索和全局搜索能力。
混沌搜索可以使算法更快地逼近最优解，而变异操作则可以增强算法的多样性和搜索能力。
4 应用研究混沌变异粒子群优化算法在各个领域都有广泛的应用。
比如，在机器学习领域中，该算法可以用于神经网络权值优化、特征选择等问题。
在图像处理领域中，该算法可以用于图像分割、边缘检测等问题。
在智能控制领域中，该算法可以用于优化控制器参数、交通信号灯优化等问题。
此外，混沌变异粒子群优化算法还可以应用于许多其他领域，如金融投资、电力系统运行等。
5 结论混沌变异粒子群优化算法是一种效果良好的优化算法，在解决复杂优化问题方面具有较强的优势。
它在原有粒子群优化算法的基础上加入了混沌搜索和变异操作，以增强算法的局部搜索和全局搜索能力。
该算法已在各个领域得到广泛应用，随着信息技术的发展和应用范围的扩大，该算法有望在更多领域得到应用。
组合优化问题的混沌遗传算法求解研究
组合优化问题的混沌遗传算法求解研究组合优化问题是指在一定限制条件下，在多个决策变量之间选择最优方案以实现某个特定目标的过程。
由于其组合性质和NP硬度，这类问题在实际应用中经常遇到。
例如，在生产调度、货物配送、路线规划、网络优化等领域中，常需要优化解来降低成本、提升效率或实现更高效的资源利用。
传统的组合优化方法通常采用启发式算法或精确算法。
其中，精确算法主要依赖于搜索技术来穷尽所有解的可能性，但运算复杂度高，时间成本较大；启发式算法则利用优化领域的启发知识、局部搜索策略等来快速找到最优解，但由于对迭代次数和参数的限制，往往难以找到全局最优解。
而混沌遗传算法(CGA)就是一种创新型的组合优化算法，能在一定程度上平衡优化速度和结果质量。
混沌遗传算法是由遗传算法和混沌理论相结合的优化方法。
在CGA中，混沌系统初始状态下依据一定的规则（如初始值和参数值），产生一系列遗传群组。
然后遵循自然选择和遗传变异操作，利用适应度函数来优化这些解群体。
适应度函数通常根据目标函数的具体情况进行定义，例如，最大化（或最小化）某一目标函数、最大化收益、最小化成本等。
最后，CGA通过比较每次迭代的适应度值（即目标函数的值），找到最优解，并返回。
CGA的主要优点在于其全局搜索能力较强、迭代过程具有随机性和自适应性。
在CGA中，混沌映射产生的随机数序列被用来控制解的变异，同时也能避免算法陷入局部最优解。
此外，CGA也能适应不同问题类型和目标函数的需求，如整数规划、0/1规划等。
在实际应用中，CGA不仅有着广泛的应用领域，而且其研究也在不断深入。
例如，在旅行商问题中，一些学者通过改进CGA的算法弦图优化和局部组合最优化，提高了算法的快速性，实现了性能的大幅提升。
在网络优化领域，CGA应用于智能搜索和负载均衡最优化，能够在保证网络吞吐率的前提下，在不同负载下期望唯一可行的解。
此外，CGA在分布式系统、智能信息等领域的应用也获得了不少研究者的关注。
一种无人机路径规划的混沌遗传算法
一种无人机路径规划的混沌遗传算法
马云红;周德云
【期刊名称】《西北工业大学学报》
【年(卷),期】2006(024)004
【摘要】提出采用基于混沌的遗传算法进行无人机路径优化问题的求解.算法利用极坐标描述战场中的威胁位置和航路点,缩短了路径编码长度,提高了搜索效率,并在遗传算法操作时加入混沌操作,扩大了搜索范围,提高了优化速度,有效地解决了解空间巨大带来遗传算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的局限.实例仿真结果表明,文中的算法与标准遗传算法相比,优化效率显著提高,得到的优化解即优化航路更好地规避了威胁.
【总页数】4页(P468-471)
【作者】马云红;周德云
【作者单位】西北工业大学,电子信息学院,陕西,西安,710072;西北工业大学,电子信息学院,陕西,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】V237
【相关文献】
1.基于混沌遗传算法的机器人路径规划 [J], 刘福;张殿富
2.一种基于遗传算法-模式搜索法的无人机路径规划 [J], 袁麟博;章卫国;李广文
3.基于自适应混沌遗传算法的路径规划 [J], 胡喜玲;李洪波;胡俊
4.基于混沌遗传算法的机器人路径规划方法研究 [J], 任伟建;刘世聪;孙超
5.基于混合混沌序列与遗传算法的排爆机器人路径规划 [J], 殷新凯;茅健;周玉凤;陈晓平
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基于混沌DNA遗传算法的模糊递归神经网络建模
第28卷第11期2011年11月控制理论与应用Control Theory&ApplicationsV ol.28No.11Nov.2011基于混沌DNA遗传算法的模糊递归神经网络建模文章编号:1000−8152(2011)11−1589−06陈霄,王宁(浙江大学工业控制技术国家重点实验室,浙江杭州310027)摘要:本文受生物DNA分子遗传机制和混沌优化算法的启发,提出了一种混沌DNA遗传算法,用于优化T-S模糊递归神经网络(FRNN).该方法使用碱基序列表示T-S模糊递归神经网络的前件部分参数,包括模糊规则数,隶属度函数中心点和宽度;设计更为复杂的遗传操作算子来改进遗传算法的寻优性能;利用混沌优化算法优化种群中的较差个体.同时使用递推最小二乘法(RLS)来辨识T-S模糊递归神经网络的后件部分参数.最后,采用基于混沌DNA遗传算法的T-S模糊递归神经网络对一种典型的pH中和过程进行建模。
通过与其他建模方法的比较，仿真实验结果表明了所建模型的有效性.关键词:混沌理论;DNA;遗传算法;模糊神经网络;pH中和过程中图分类号:TP273文献标识码:AFuzzy recurrent neural network modeling based onchaos DNA genetic algorithmCHEN Xiao,WANG Ning(State Key Laboratory of Industrial Control Technology,Zhejiang University,Hangzhou Zhejiang310027,China) Abstract:Inspired by the biological deoxyribonucleic acid’s(DNA)genetic mechanism and the chaos optimization method,we propose a chaos DNA based genetic algorithm(CDNA--GA)for the optimization of the T-S fuzzy recurrent neural network(FRNN)modeling method.In the CDNA--GA,the parameters of the antecedent part of the FRNN,in-cluding the fuzzy rule numbers,center points and widths of membership functions,are represented as the nucleotide base sequences;more complicated genetic operators are designed to improve the performance of genetic algorithm,and the chaos optimization method is applied to optimize the inferior individuals in the population.Furthermore,the corresponding parameters in the consequent part of the FRNN are determined with the recursive least-squares(RLS)algorithm.Finally, the proposed FRNN modeling method is applied to model a pH neutralization process,and the simulation results of the experiments show the feasibility of the established model compared with other reported methods.Key words:chaos theory;DNA;genetic algorithms;fuzzy neural networks;pH neutralization process1引言(Introduction)神经网络具有万能逼近器的特点,被广泛用来描述各种复杂非线性系统[1∼3].但是基于神经网络模型进行控制律求解时,结构复杂,运算量大.Takagi-Sugeno(T-S)模糊递归神经网络(FRNN)的后件部分采用局部线性化模型,相对于神经网络模型而言,在处理多变量系统时可以减少模糊规则数,更有利于求解非线性优化问题[4∼6].通常,T-S模糊递归神经网络中需优化的参数包括模糊规则的数目、隶属度函数参数等.现有的T-S模糊递归神经网络参数的辨识方法主要有聚类算法和遗传算法等方法.其中,聚类算法如K-均值算法,对初始聚类中心十分敏感,并且只考虑输入数据,据此建立的模型不能很好反映系统特性.遗传算法是一种模拟生物进化过程的仿生算法,具有很强的易操作性和全局优化性能,被广泛用于非线性规划问题[7]、组合优化问题[8]、参数辨识[9]、控制器优化[10]等领域中.近年来,很多学者使用遗传算法优化模糊模型的结构和参数,取得了较好的结果[11∼13].然而面对复杂系统,特别是非线性系统时,遗传算法仍存在着不足,如算法局部搜索能力较低,易早熟收敛等.传统的遗传算法采用0--1编码,这种编码方式不能表达丰富的遗传信息,也不能反映遗传信息对生物体生长、发育的调控作用[14].为了更好的发挥遗传算法的仿生性能,近年来,基于碱基编码的遗传算法得到了人们的关注[15,16].这类遗传算法使用DNA分子和RNA分子的基本组成单位-碱基,对问题的潜在解编码,使算法中的个体可以携带更丰富的遗传信息,方便引入更为复杂的遗传算子操作,从而在一定程度上提高了遗传算法的收稿日期:2009−12−05;收修改稿日期:2011−07−20.基金项目:国家自然科学基金资助项目(60874072,61104049).1590控制理论与应用第28卷全局搜索能力,但在小区域内搜索效率的提高并不显著.而混沌是一种非线性现象,具有随机性、遍历性,同时又存在着一定的内在规律性.一般而言,混沌优化过程首先遍历搜索可行点,然后以当前最优点为中心,附加混沌扰动,在初始点周围寻找更好的点.混沌优化方法在搜索空间小时效果显著,但当搜索空间大时其效果不一定让人满意[17,18].鉴于以上分析,本文受生物DNA分子遗传机制的启发,结合混沌动力学特性,提出了一种混沌DNA遗传算法(CDNA--GA).混沌DNA遗传算法的基本思想是利用碱基对个体编码,并引入DNA分子操作概念来改进遗传算子,同时对于部分较差的个体引入混沌细搜索方法.应用CDNA--GA来辨识T-S模糊递归神经网络的前件参数,同时采用递推最小二乘法(RLS)整定网络的后件参数.最后采用基于CDNA--GA的T-S模糊递归神经网络对pH中和过程进行建模,仿真结果表明所建模型有较好的预测精度.2T-S模糊递归神经网络(T-S fuzzy recurrentneural network)一个典型的单输入单输出系统的T-S模糊递归神经网络模型由两部分组成:前件部分网络和后件部分网络,其规则如下:规则j:如果x(k)是A j,则y j(k)=B TjX(k),j=1,2,···,M,其中:X(k)=[1,u(k−d),···,u(k−d−m+1),y(k−1),···,y(k−n)],u为被控对象的输入,y为被控对象的输出,y j(k)为第j条规则所对应的模糊模型输出预测值,而m,n为被控对象的阶次,B j=[b j,0b j,1···b j,m+n]T为后件部分参数,M为模糊规则数,A j为模糊神经网络的第j个输入模糊集.对于单输入单输出系统,x(k)=y(k).若模糊神经网络模型的前件部分采用高斯型隶属度函数,则前件部分输出为φj=αjMl=1αl,j=1,2,···,M,(1)其中αj为第j条规则的适用度:αj=exp[− y(k)−c j 2σ2j],(2)其中c j和σj为神经网络输入模糊集A j的高斯隶属度函数的中心点和宽度值.T-S模糊递归神经网络模型的后件部分使用递归神经元来表示.在后件部分中,前件部分的每一条规则对应一个局部线性化模型.经解模糊后,可以得到T-S模糊递归神经网络模型的输出为:y(k+1)=Mj=1φj B TjX(k).(3)从以上分析中可以发现,上述模糊神经网络模型需要整定的参数包括:前件部分的隶属度函数的中心点c j,宽度σj及后件部分的局部线性化参数B j,j=1,2,···,M.本文采用混沌DNA遗传算法来辨识前件部分参数,并利用递推最小二乘法确定后件部分参数.3使用混沌DNA遗传算法辨识前件部分参数(Determination of antecedent parametersin FRNN with CDNA--GA)3.1参数编码和初始化群体(Encoding methodand initialization)众所周知,DNA分子的基本组成元素是核苷酸.而核苷酸的区别仅在于碱基的不同.其中,腺嘌呤(A)、鸟嘌呤(G)、胞嘧啶(C)和胸腺嘧啶(T)是4种最常见的碱基.因此,核苷酸可以分为腺嘌呤核苷酸、鸟嘌呤核苷酸、胞嘧啶核苷酸和胸腺嘧啶核苷酸.这4种核苷酸按照一定的排列顺序,以磷酸二脂键相连,可以形成一条核苷酸序列,也称碱基序列.同时,一个核苷酸上的碱基可以与另一个核苷酸上的碱基通过氢键相结合,形成碱基对.遵守Watson-Crick互补性原则:A和T配对,C和G配对.这样,一条核苷酸单链序列可以与另一条特定的核苷酸单链序列结合,从而构成一条DNA双链.根据生物DNA分子的构成过程,DNA分子可以抽象为4个字母A,T,C,G的集合.受生物DNA分子结构的启发,混沌DNA遗传算法采用A,T,C,G这4种碱基对问题的潜在解进行编码.由于这种编码不能直接用于计算机处理,数字0/1/2/3被用来对这4种碱基进行编码.其采用的映射形式为：0123/CGAT.同时这种映射也继承了碱基的互补原则,即这4个数字按照01/23的原则配对互补.基于上述编码原则,对模糊神经网络的前件部分参数进行编码.设前件部分有M条规则,每条规则包含一个高斯隶属度函数中心点参数和一个宽度参数,则需要优化的参数有2M个.设每一个参数均使用长度为l的碱基串编码.遗传算法中某一个体i的编码结构如下：[c i,1,···,c i,Mi,0, 0D−M iσi,1,···,σi,Mi,0,···,0D−M i],其中:M i为个体i所对应的模糊神经网络模型的模糊规则数,在初始化种群时随机产生,1 M i D,D为最大规则数.3.2适应度值的计算(Fitness evaluation)在混沌DNA遗传算法中,经解码后,每一个个体对应一个网络的前件部分,与之相应的网络的后件部分可以通过递推最小二乘法得到,从而构造一个模糊神经网络.而对于一个模糊神经网络而言,不仅第11期陈霄等:基于混沌DNA遗传算法的模糊递归神经网络建模1591要考虑网络的拟合精度,还要考虑网络结构的复杂度,即模糊规则数.因此本文定义第i个个体的适应度函数如下:f i=E i+λM i,(4)其中:λ为权重因子,E i为第i个个体对应的模糊神经网络的输入值与给定值的误差:E i=N sj=1(y−y d)2,(5)其中:y为模型输出预测值,y d为过程实际输出值, N s为训练样本数.据式(4)和式(5),f值即适应度值越小,该个体越优秀.3.3遗传操作算子(Genetic operators)受生物DNA分子操作的启发,混沌DNA遗传算法采用了更为复杂的遗传操作,主要包括:选择、交叉、变异.1)选择操作.本文采用的选择操作是锦标赛选择操作和精英保留策略.锦标赛选择是从当前群体中随机选择两个个体,将其中适应度值较小的个体保存到下一代群体中.精英保留机制指将当前群体中适应度值最小的个体直接保存到下一代种群中,这种保留机制可以保证算法的收敛性.通过这两种选择方法,可以在原种群中选择一定数量的个体来形成新的种群.2)交叉操作.在种群中随机挑选两个个体,作为交叉操作的父体,交叉过程如图1所示.图1交叉操作Fig.1Crossover operation首先将每个父体按照编码参数的不同分成2D个子序列,并将编码同一参数的子序列配对组成子父体,如图1中均编码c M的两段子序列即配对为一对子父体.在每对子父体间,均执行两点交叉,将交叉点间的内容互换,从而生成两个新的个体:子代1和子代2.在交叉操作中,交叉点的位置是随机决定的.交叉操作的执行概率为p c.3)变异操作.变异操作是一种重要的遗传操作,用来产生新的个体.本文采用的变异操作由3种变异算子组成:a)反密码子变异.与交叉操作相似,将执行反密码子变异的个体分成2D个序列片段,操作过程如图2所示.图2反密码子变异Fig.2Inverse anticodon mutation首先在每一个序列片段中随机选取一小段序列定义为密码子,如112(密码子的长度和位置是随机决定的).随后依据Watson-Crick互补性原则可生成一段与密码子中的碱基互补的序列003,称之为反密码子.然后将反密码子序列中的碱基进行倒位处理,得到倒转的反密码子序列300.最后将倒转的反密码子300代替密码子112的位置,从而形成了一个新的个体.反密码子变异算子的执行概率为p IA.b)最大最小变异.将个体中出现频率最高的碱基用个体中出现频率最低的碱基来代替,这种变异方法称为最大最小变异,操作过程如图3所示.在个体中,碱基1的使用频率最高,而碱基0的使用概率最低.这样在新个体中,碱基1的位置就被碱基0所代替.这里要注意的是,最大最小变异操作将个体视为一个整体操作,而不需将个体按参数分块,它的执行概率为p MM.图3最大最小变异Fig.3Max-min mutationc)普通变异.普通变异算子与普通二进制遗传算法中的翻转变异类似,它的操作方法为将个体中的每一位碱基以概率p m变异为另一种碱基.普通变异与最大最小变异相同,也是个体视为一个整体操作,而不需将个体按参数分块.3.4混沌优化方法(Chaos optimization)为了增强算法跳出局部最优解的能力,本文引入了混沌优化方法.混沌状态具有对初始值极其敏感的特点:取不同的初值,可得到不同轨迹的混沌变量.根据混沌状态这一特点,本文对于种群中的适应度值较大的个体,即较差的个体,采用混沌细搜索的方法,在原个体的周围搜寻更优秀的个体.这里采用Logistic映射形式生成混沌变量:X n+1=µX n(1−X n),n=0,1,2,···,N,(6)1592控制理论与应用第28卷其中:0<X0<1(且X0=0.25,0.5,0.75),取µ=4,则X n在(0,1)内遍历.对于需要进行混沌细搜索的个体,首先将其对应的各部分参数值映射到混沌变量区间,进行混沌迭代.若最后得到的新个体的适应度值小于原有个体,则原有个体被新的个体代替;否则仍使用原有个体.3.5混沌DNA遗传算法的实现步骤(Procedure ofCDNA--GA)Step1设置算法运行参数,种群大小size,编码长度l,最大规则数D,最大进化代数G lim,遗传算子操作概率p c,p IA,p MM,p m,并初始化群体.取当前进化代数t=0.Step2计算群体中每个个体的适应度值,并且t=t+1.Step3对种群中的个体执行交叉操作,并将新生成的个体插入原有种群中,不删除原个体.Step4对种群中的每个个体(包括Step3中新生成的个体)依次按照变异概率执行3种变异操作,新产生的个体将代替原有个体在种群中的位置.Step5对于种群中适应度值较大的一半个体执行混沌细搜索,若得到的新个体的适应度值小于原个体,则新个体将代替原个体在种群中的位置;否则仍使用原有个体.Step6对种群中的所有个体执行锦标赛选择,直到Size−1个个体被选出进入下一代种群,并且将上一代群体中的最优个体作为精英保留到下一代种群中.Step7判断是否满足进化原则:当前进化代数t等于最大进化代数G lim或者当前代数t的最优个体与t−1代的最优个体之间的差距小于阈值∆.若满足则将最优结果输出;否则回到Step2.4使用递推最小二乘法整定后件参数(Determination of consequent parametersin FRNN with RLS)当得到一组模糊神经网络模型的前件参数后,需要对后件参数进行辨识才能构造一个完整的神经网络.最小二乘法是最常用的估计方法,但由于使用最小二乘算法,不仅占用内存量大,而且当遇到奇异矩阵或近似奇异矩阵时,该算法无法实现参数辨识.为了减少计算量,减少数据在计算机中所占的存储量,并保证系统参数的可辨识性,本文采用递推最小二乘算法来辨识后件参数B j,设θ=[B T1B T2···B TM]T,(7)ψ(k)=[φ1X(k)T···φM X(k)T]T.(8)辨识过程如下:θ(k)=θ(k−1)+K(k)×[y d(k)−ψT(k)θ(k−1)],(9)K(k)=P(k−1)ψ(k)×[ψT(k)P(k−1)ψ(k)+1]−1,(10) P(k)=P(k−1)−K(k)K T(k)×[ψT(k)P(k−1)ψ(k)+1].(11) 5pH中和过程仿真实验与结果(Simulation experiments and results of pH neutralization process)pH中和过程通过反应物(碱液或酸液)来对流入物(酸液或碱液)来进行中和.一个典型的pH中和过程机理模型及过程正常操作参数见文献[19].此过程模型中,碱液q3为控制量来控制pH输出值.定义碱液q3为被控对象输入u,pH输出值pH4为被控对象输出y.随机产生500组数据(q3及相应的pH4)作为T-S模糊神经网络的训练和测试数据.其中300组用于模糊递归神经网络的训练,200组用于所建模型的测试.设混沌DNA遗传算法的参数为:最大进化代数G lim=200,种群数size=30,每个参数的编码长度l=10,交叉概率p c=0.6,变异概率p IA=0.5, p MM=0.5,p m=0.001,目标函数权重因子λ=0.8.经混沌DNA遗传算法优化整定后,得到的T-S模糊递归神经网络模型的前件部分中各输入模糊集对应的隶属度函数如图4所示.对应的后件部分参数由递推最小二乘法辨识得到:如果pH4(k)是A1,则y1(k)=−3.7128−0.0873u(k)−0.002u(k−1)+0.0005u(k−2)+0.0087y(k−1)−0.0028y(k−2)+0.001y(k−3);如果pH4(k)是A2,则y2(k)=14.4429−0.0064u(k)−0.0001u(k−1)+0.0006y(k−1)+0.0001y(k−2);如果pH4(k)是A3,则y3(k)=−2.8181−0.1294u(k)−0.0032u(k−1)+0.0014u(k−2)+0.0134y(k−1)−0.0084y(k−2)+0.0019y(k−3);如果pH4(k)是A4,则y4(k)=−4.1294+0.1648u(k)+0.0038u(k−1)−0.0012u(k−2)−0.0167y(k−1)+0.0073y(k−2)−0.0021y(k−3);如果pH4(k)是A5,则y5(k)=8.5796+0.0129u(k)+0.0002u(k−1)−第11期陈霄等:基于混沌DNA遗传算法的模糊递归神经网络建模15930.001y(k−1)−0.0002y(k−2)−0.0001y(k−3).因此，据式(1)∼(3)可以得到本文所建立的T-S 模糊递归神经网络模型的输出.A1到A5为模型的5个输入模糊集.其中:A1代表输出液酸性最强,A2代表输出液酸性较强,A3代表输出液酸性中,A4代表输出液酸性较弱,A5代表输出液酸性最弱.图4混沌DNA遗传算法优化的FRNN隶属度函数Fig.4Membership function of FRNN optimized byCDNA--GA为了测试建立模型的有效性,使用未参与训练的200组数据作为测试数据代入所建立的模型.建模误差如图5(a)所示.为了说明本文方法的有效性,将同样的测试数据带入基于遗传算法得到的模型和模糊聚类法得到的模型[6],得到的建模误差如图5(b)和图5(c)所示.这些不同建模方法的最大建模误差和误差平均值列于表1.图5基于测试样本的不同算法的建模误差Fig.5Modeling error of different algorithms based on test data表1基于测试数据的不同算法的建模误差比较Table1Comparison of modeling error based on test data for different algorithms方法最大误差平均误差本文1.2044e−042.6713e−05 GA--FRNN5.7029e−048.1412e−05 K均值聚类--FRNN0.00950.0015由图5及表1可见,基于同样的测试数据,采用混沌DNA遗传算法优化的模糊递归神经网络模型较好拟合了pH中和过程.其最大建模误差,与使用GA--FRNN建模误差相比,减少了近4/5,是K均值聚类法建模误差1/78;其平均建模误差,是GA--FRNN的1/3,是K均值聚类法建模误差1/56.6结论(Conclusion)本文提出了一种混沌DNA遗传算法,用于优化T-S模糊递归神经网络的前件部分参数,并使用递推最小二乘法来辨识T-S模糊神经网络模型的后件部分参数.最后使用T-S模糊递归神经网络对pH中和过程进行建模,仿真结果与其他算法得到的结果进行比较,本文方法所建模型的误差最小,表明了本方法的有效性.这种建模方法可以用于解决其他复杂非线性系统的建模问题.参考文献(References):[1]NIE J H,LOH A P,HANG C C.Modeling pH neutralization pro-cesses using fuzzy-neural approaches[J].Fuzzy Sets and Systems, 1996,78(1):5–22.[2]丛秋梅,柴天佑,余文.污水处理过程的递阶神经网络建模[J].控制理论与应用,2009,26(1):8–14.(CONG Qiumei,CHAI Tianyou,YU Wen.Modeling wastewater treatment plant via hierarchical neural networks[J].Control Theory &Applications,2009,26(1):8–14.)[3]白锐,柴天佑.碱赤泥浆流量的非线性智能PID控制[J].控制理论与应用,2009,25(4):783–786.(BAI Rui,CHAI Tianyou.Nonlinear intelligent PID control for the flowrate of red alkali slurry[J].Control Theory&Applications,2009, 25(4):783–786.)[4]LIN C J,CHEN C H.A compensation-based recurrent fuzzy neuralnetwork for dynamic system identification[J].European Journal of Operational Research,2006,172(2):696–715.[5]BARBOUNISA T G,THEOCHARIS J B.A locally recurrent fuzzyneural network with application to the wind speed prediction using spatial correlation[J].Neurocomputing,2007,70(7/9):1525–1542.[6]陶吉利,王宁,陈晓明.基于多目标的模糊神经网络及在pH控制过程中的应用[J].化工学报,2009,60(11):2820–2826.(TAO Jili,WANG Ning,CHEN Xiaoming.Multi-objective optimiza-tion based FRNN and its application to pH control process[J].Journal of Chemical Industry and Engineering(China),2009,60(11):2820–2826.)[7]陈世明,方华京.一类针对带约束优化问题的进化规划算法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2004,32(3):5–7.(CHEN Shiming,FANG Huajing.An evolutionary programming al-gorithm for constrained optimal planning problems[J].Journal of Huazhong University of Science and Technology(Nature Science Edi-tion),2004,32(3):5–7.)1594控制理论与应用第28卷[8]王高平,王永骥.改进的多目标遗传算法在营养决策中应用[J].计算机工程与应用,2007,43(4):198–206.(W ANG Gaoping,WANG Yongji.Applications of improved multiple objective genetic algor ithm in nustr iton decision making[J].Com-puter Engineering and Applications,2007,43(4):198–206.)[9]PARK S,BHARGA V A S,CHASE G.Fitting of kinetic parameters ofNO reduction by CO infibrous media using a genetic algorithm[J].Computer&Chemical Engineering,2010,34(4):485–490.[10]马建军,李文强,郑志强,等.基于非线性控制分配的飞翼航向控制方法[J].飞行力学,2009,27(5):29–32.(MA Jianjun,LI Wenqiang,ZHENG Zhiqiang,et al.Yaw control of aflying wing aircraft based on nonlinear control allocation[J].Flight Dynamic,2009,27(5):29–32.)[11]孙强,程明.基于模糊神经网络的双凸极永磁电机非线性建模[J].控制理论与应用,2007,24(4):601–606.(SUN Qiang,CHENG Ming.Nonlinear modeling for doubly salient permanent magnetic motor based on fuzzy neural network[J].Control Theory&Applications,2007,24(4):601–606.)[12]CHOI JN,OH SK,PEDRYCZ W.Identification of fuzzy models us-ing a successive tuning method with a variant identification ratio[J].Fuzzy Sets and Systems,2008,159(21):2873–2889.[13]KHALED B.Genetic algorithm for the design of a class of fuzzycontroller:an alternative approach[J].IEEE Transactions on Fuzzy Systems,2008,8(8):398–405.[14]任立红,丁永生,邵世煌.采用DNA遗传算法优化设计的TS模糊控制系统[J].控制与决策,2001,16(1):16–20.(REN Lihong,DING Yongsheng,SHAO Shihuang.Optimal design of TS fuzzy control system based on DNA genetic algorithm[J].Con-trol and Decision,2001,16(1):16–20.)[15]TAO J L,WANG N.DNA computing based RNA genetic algo-rithm with applications in parameter estimation of chemical engineer-ing processes[J].Computers&Chemical Engineering,2007,31(12): 1602–1618.[16]CHEN X,WANG N.A DNA based genetic algorithm for parameterestimation in the hydrogenation reaction[J].Chemical Engineering Journal,2009,150(2/3):527–535.[17]杨海东,鄂加强.自适应变尺度混沌免疫优化算法及其应用[J].控制理论与应用,2009,26(10):1069–1074.(YANG Haidong,E Jiaqiang.An adaptive chaos immune optimiza-tion algorithm with mutative scale and its application[J].Control The-ory&Applications,2009,26(10):1069–1074.)[18]宋莹,陈增强,袁著祉.基于混沌优化的非线性预测控制器[J].控制理论与应用,2007,24(4):561–564.(SONG Ying,CHEN Zengqiang,YUAN Zhuzhi.A nonlinear pre-dictive controller based on chaos optimization[J].Control Theory& Applications,2007,24(4):561–564.)[19]NAHAS EP,HENSON MA,SEBORG DE.Nonlinear internal modelcontrol strategy for neural network models[J].Computers&Chemi-cal Engineering,1992,16(12):1039–1057.作者简介:陈霄(1981—),女,讲师,博士,目前研究方向为仿生智能算法,E-mail:chenxiao@;王宁(1961—),男,教授,博士生导师,通讯作者,主要研究方向为生物计算与智能系统、计算机控制与优化等,Email:nwang@.。
基于混沌遗传算法的计算机辅助动态布局
基于混沌遗传算法的计算机辅助动态布局叶远芹;原思聪;魏笑笑;刘道华;郭佳【摘要】为提高动态设施规划问题求解效率,构建基于改进Tent映射的混沌遗传算法(chaos genetic algorithm,T_CGA).采用基于设备序号的染色体编码,利用Tent映射生成均匀遍布解空间的初始种群,择优选择初始解应用带精英保留策略的遗传算法原理(genetic algorithm,GA),对单期布局编码字串实施部分匹配交叉、变异操作,对遗传优选出的最优解施加自适应混沌小扰动.借助Java-Eclipse平台编写计算机辅助动态布局设计软件,利用内置的3种算法对车间实例进行对比求解,实验结果表明,计算机辅助动态布局设计具有准确性和高效性,为求解动态设施规划问题提供了便利.%To improve the efficiency of solving dynamic facility layout problem (DFLP),a chaos genetic algorithm based on improved tent map (T_CGA) was put forward.The strategy of chromosome encoding was adopted based on sequence of device.The initial population which was distributed uniformly throughout the solution space was generated based on Tent map.The genetic algorithm (GA) optimization with elitist strategy was applied to excellent individuals.Partially matched crossover and mutation operations for single-period-layout encoding string were executed.Adaptive chaotic disturbance was increased to the superior individual.A computer-aided method for DFLP was designed with Java-Eclipse platform.Three algorithms were compared by solving an actual DFLP.The results indicate that the computer-aided dynamic facility layout has the advantages of accuracy and effectiveness,offering convenience for DFLP solving.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2017(038)009【总页数】5页(P2562-2566)【关键词】动态设施规划;Tent映射;混沌遗传算法;混沌扰动;计算机辅助动态布局【作者】叶远芹;原思聪;魏笑笑;刘道华;郭佳【作者单位】西安建筑科技大学机电工程学院,陕西西安 710055;西安建筑科技大学机电工程学院,陕西西安 710055;西安邮电大学经济与管理学院,陕西西安710121;信阳师范学院计算机与信息技术学院,河南信阳 464000;西安建筑科技大学机电工程学院,陕西西安 710055【正文语种】中文【中图分类】TP301.6近年来，关于动态设施布局问题(dynamic facility la-yout problem，DFLP)[1]的研究硕果颇丰。
混沌粒子群优化神经网络在铁路客运量预测中的应用
混沌粒子群优化神经网络在铁路客运量预测中的应用赵清艳;熊茂华【摘要】针对常规RBF神经网络在铁路客运量预测中存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,提出一种基于混沌粒子群优化RBF神经网络算法,实现对RBF神经网络参数进行优化,并对我国1985年-2008年铁路客运量数据进行仿真实验.仿真结果表明,该算法很好地解决常规RBF神经网络参数优化问题,提高了铁路客运量预测精度,预测结果对铁路企业的决策有更加实用的参考价值.%Conventional RBF neural network has the defects of slow convergence,easy to fall into local minimum and so on in railway passenger traffic prediction.In light of this,we propose to optimise the parameters of the RBF neural networks based on chaotic particle swarm (CPS),and carry out the simulation experiment on the railway passenger traffic of China during 1985-2008.Simulation results show that the proposed algorithm is a good solution for parameter optimisation problem of conventional RBF neural networks,and improves the prediction accuracy of railway passenger traffic.The prediction results has more practical reference value for the decision-making of railway enterprises.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2013(030)006【总页数】4页(P225-227,242)【关键词】铁路客运量;神经网络;预测;混沌粒子群算法【作者】赵清艳;熊茂华【作者单位】中山职业技术学院广东中山528404;广州番禺职业技术学院广东广州511483【正文语种】中文【中图分类】TP391对铁路客运量进行准确预测，对铁路内部管理、国家的资源配置都有重要作用。
一种新的混沌遗传算法在多目标优化问题中的应用
一种新的混沌遗传算法在多目标优化问题中的应用混沌遗传算法（Chaos Genetic Algorithm，CGA）是一种基于混沌理论和遗传算法相结合的优化算法。
与传统遗传算法相比，CGA具有更好的全局搜索能力和收敛速度。
在多目标优化问题中，CGA更是展现出了优越的性能和潜力。
多目标优化问题是指在优化过程中存在多个冲突的目标函数，其中改善一个目标函数的同时可能会影响其他目标函数的优化结果。
传统的单目标优化算法无法直接应用于多目标优化问题，而CGA通过引入混沌因子，使得在多个目标函数之间能够取得一种平衡。
在CGA中，混沌因子起到了引入随机性和非线性的作用。
混沌因子通过引入混沌序列，使得每次迭代的搜索方向和步长都不同，从而增加了搜索的多样性，使得算法能够跳出局部最优解，更好地探索全局最优解。
同时，混沌因子还能够增加算法的收敛速度，加快了求解的过程。
CGA的核心是遗传算法，包括个体编码、种群初始化、适应度评估、选择操作、交叉操作和变异操作等。
其中，选择操作是根据适应度函数对个体进行选取，使得适应度较好的个体有更大的概率被选择；交叉操作是通过交换个体的基因信息产生新的个体；变异操作是对个体的基因信息进行随机改变，增加了搜索的多样性。
通过这些操作，优秀的个体能够得到保留和传承，从而逐步优化解空间。
在多目标优化问题中，CGA通过引入基于Pareto支配的策略，将解空间划分为多个非劣解集合（Pareto前沿），在每个非劣解集合中选择最优解作为种群的个体。
通过不断迭代，CGA能够逼近Pareto前沿，得到多个非劣解。
从中选择最优解，提供给决策者进行决策。
由于CGA的全局搜索能力和强大的收敛性，更容易找到较好的非劣解，使得多目标优化问题的求解更加高效和准确。
除了在多目标优化问题中的应用，CGA还在许多领域中取得了重要的应用成果。
例如，在工程设计中，CGA可以用于确定设计参数的最优取值，提高设计的效率和性能；在机器学习中，CGA可以用于优化神经网络的结构和参数，提高模型的泛化能力；在图像处理中，CGA可以用于图像分割和特征提取，改善图像的质量和准确性。
大模型在混沌工程中的应用
大模型在混沌工程中的应用近年来，随着大数据和人工智能的快速发展，大模型在各个领域都得到了广泛应用。
在混沌工程领域，大模型也展现出了强大的能力和潜力。
混沌工程是一门研究复杂系统行为的学科，它涉及到多个学科领域，如动力学、统计学、网络科学等。
通过混沌工程的研究，人们可以更好地理解和控制复杂系统的行为，从而为实际应用提供支持。
大模型在混沌工程中的应用主要体现在以下几个方面：1. 预测和控制：混沌系统的行为具有高度不确定性和非线性，传统的方法往往难以有效预测和控制系统的演化过程。
而大模型可以通过学习大量的数据和模式，建立起系统的全局模型，从而实现对系统行为的预测和控制。
通过对大模型的训练和优化，可以提高预测和控制的准确性和效果。
2. 故障诊断和故障预防：混沌系统中的故障往往是由复杂的相互作用和耦合引起的，传统的故障诊断和预防方法往往难以应对。
而大模型可以通过对系统的全局建模和学习，识别出潜在的故障模式和故障原因，并提供相应的预防措施。
通过大模型的应用，可以提高混沌系统的可靠性和稳定性。
3. 数据挖掘和模式识别：混沌系统中包含大量的数据和信息，传统的数据挖掘和模式识别方法往往无法充分挖掘和利用这些信息。
而大模型可以通过对数据的学习和建模，发现数据中的隐含模式和规律，并提供相应的决策支持。
通过大模型的应用，可以提高混沌系统的数据分析和决策能力。
4. 智能优化和调度：混沌系统中的优化和调度问题往往具有高度的复杂性和不确定性，传统的优化和调度方法往往无法满足实际需求。
而大模型可以通过对系统的全局建模和学习，提供智能化的优化和调度方案。
通过大模型的应用，可以提高混沌系统的效率和性能。
大模型在混沌工程中具有广泛的应用前景。
通过大模型的建模和学习，可以更好地理解和控制混沌系统的行为，提高系统的可靠性和性能。
随着大数据和人工智能的不断发展，相信大模型在混沌工程领域的应用会越来越广泛，为实际应用带来更大的价值和意义。
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第１ Ｏ期
２１ ０ １年 ４月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ．１ Ｎｏ ０ Ａｐ ． ０１１ １ １ ．１ ｒ２
１７ — １１ （ ０ １ １ ２ ４ —５ ６ １ ８ ５ ２ １ ） ０—２ ５ ０
Ｓ ｉｎｃ ｃ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ｅｎ ｎ ｅ ｉ ｃ ｅ ｅ Ｔｅ ｈｎ ｌｇ ｎ ｇｉｅ ｒｎｇ
摘
要
客 运 专 线 时期 列 车 运 行 调 整 对 象 更 加 多样 化 和 复 杂 化 。 结 合 目前 我 国 客 运 专 线 运 输 组 织 情 况 ， 立 了客 运 专 线 列 建
车运 行 调 整 的运 筹 学 模 型 。 提 出 了基 于 混沌 改进 的遗 传 算 法 ， 进 了混 沌 算 子 ， 引 以郑 西 客 专 为 研 究 背 景 构 造 实 例 。仿 真结 果
⑥
２ １ ＳｉＴ ｃ． ｎｎ． ０ ｃ． ｅｈ Ｅ ｇｇ １
交 通 运 输
混 沌 遗 传 算 法 在 客 专 网络 模 型 中 的应 用
李 静 曹成 铉 史 文 雯 任 崇岭
（ 京 交 通 大 学 轨 道 交 通 控 制 与 安 全 国家 重 点 实 验 室 ， 京 １０４ ） 北 北 ００ ４
科
学
技
术
与
工
程
１ 卷 １
了改动 。其 基 本 思路 是 将 运 行 图 中原 本 的 一条 线
分成 到 、 两条 线 ， 列 车 在 车 站 内 的情 况 在两 条 发 将 线 问表现 出来 ， 在 始发 终 到站 前后 分 别 引人 一 个 并 虚 拟点 和 ｒ 构 成 了一个 典 型 的单起 点单 终 点 的 ，
ｌ ＝ ＝ ， ＝ ： ｌ： ：１ ｌ＝ ） １ ４ １ｌ ４ ２ ２， ４ ３ ， ３ ４
（ ０７ ０ ７ 、 京 交 通 大 学 国 家 重 点 项 目 ７ ８ １０ ） 北 （ Ｃ ２ ０ Ｚ ０ １ Ｒ Ｓ ０ ８ Ｚ ０ １ Ｒ Ｓ ００ ２ ０ ） 资 助 Ｒ Ｓ０ ８ Ｔ ０ ， Ｃ ２０ Ｚ ０ ０ ， Ｃ ２ １２ ０ １ 等
…
行 调整 的优 化 是 Ｎ Ｐ问题 ， 难 给 出 精 确 算 法 。 国 很
内外学 者 的研 究热 点 主要 集 中在 ： 型 建 立 和求 解 模
，
ｓ ， 站顺序 是依 其沿路 经 过 的顺序 。１和 ｓ ｝车 分 Ｓ， 示 列 车 依 次 经 过 的 所 有 站 集 表
别表示 始 发站和终 点站 。集 合 Ｓ ｛ ， ＋１ … ， ， Ｚ 一１ ｝ ， 合 。列 车集 合 Ｔ ＝ ｛ ， ， ，｝， 每 列 车 Ｊ∈ １２ … ｔ 对 和 （ ＜ｚ ） 分别表 示其 给 定 的始 发站 和 终点 站 。
验 证 了优 化 模 型 的可 行 性 ， 明 改 进 算 法 优 于 标 准 遗 传 算 法 。 表 关键词 客 运 专 线 遗 传 算 法 混 沌算 子
中图法分类 号
Ｕ ９ ． １ ２２９ ；
文献 标志码
Ａ
我 国拟 建 的客运 专线 不 同于 国 外 高速 铁 路 ， 在 建 成后 的很 长一段 时 间 内将采 用 “ 、 高 中速混 跑 ” 的
速 有效 的搜索 复杂 、 高度 非 线 性 和 多 维空 间而 被 广
泛 采用 。
本 文根据 我 国客 运 专线 运 行 实 际 ， 虑 线 上 列 考 车 等级 ，并设 计基 于 混 沌 算 子 的 遗 传 算 法 进 行 求 解 。 结 果
多 重图 。
１ ３ 整数 规划模 型 ．
根据 上述 网络 流模 型 ， 定列 车运 行 调整 问题 确 的整数规 划 （Ｌ ） 型 ＿ 。对 每列车＿∈Ｔ 弧 口∈ ＩＰ 模 １ ｊ 『 及
，
定 义决策 变量 。 ＝１当 且仅 当弧 ｎ被 选用 。 ，
对 节点 ∈ Ｖ 列车 ∈Ｔ， ６ （ 及 令 ）和 （ ） 分别
表 示 （ 以为空 ） 可 Ａ 中离 开和进入 节点 ∈Ｖ的弧集
定义 Ｇ＝（ Ａ ， ）为有 向非 循环多重 图 。
节 点集 Ｖ ＝ ｛ ， ｝ｕ （ ２ｕ … ）ｕ （ Ｕ 丁 ｕ
…
合， 。 为权重 。列 车运行 调整 问题 的 ＩＰ模 型 ： Ｌ
） 定 义 （ ）为节点 ∈ Ｖ的时刻 ： 。
表 明改进 算法具 有 很 好 的优 化 能 力 ， 同时 验 证 了模
型 的可行 性 。
１ 客运专线列车运行调整模型
图 １ 有 向非 循 环 多 重 图 Ｇ（ 数 ：： ， ＝ ＝ ， 参 ｓ ４ｔ ４ ３
２１ ０ １年 １月 １日收 到 ， １月 １ ３ 改 ８ １修 国家 自然 科 学 基 金
１ １ 参数 定义 ． 时 间是 离散 的 ， 从 １到 ｑ的整 数 表 示 。ｑ表 用
组织模 式 。列车运 行 调 整 就 是 在 列 车 出现 晚点 时 ，
改变列 车在 车站 的到 发 时 间 ， 高 正点 率 。列 车运 提
示给 定时期 的长度 ， 即一 天 的分钟 数 １４ ０ ４ 。时刻 ｕ 指在 给定 时 期 内 的一 个 点 。车 站 集 合 Ｓ ＝ ｛ ， ， １２
口 ｄ 表列 车在 ｉ 的最小 到／ 间隔 时分 。 ， 站 发
过 程 的开发 。现有 的算 法 可 分 为 三类 ： 学 或 运 筹 数 学 中的优化 理 论 、 散 事 件 动态 系 统 理 论 、 工 智 离 人 能 方法 。遗传 算法 因不 依 赖 于 问题 模 型 本 身 ， 快 能
１ ２ 网络流 模型 ．
第一作者简介 ： 李
与最 优 控 制 。
静（９ ６ ） 女， １ ８一 ， 河北 ， 硕士 ， 研究方 向 ： 最优 化
Ｃ ｐａａ ａ ｒｒ 等在 文献 ［ ］ １ 中针 对 列 车 运 行 调 整 问 题 提 出了一种 网络 流模 型 ， 传 统 的运 行 图画法 做 对