改进的混沌优化算法研究

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一种改进的混沌粒子群算法

一
却付出了算法容易陷入局部最优的代价．而且在多峰值问题的测试中容易过早收敛王岁花四等提出了一类新颖的ＰＯ算法．该算法在基本ＳＰＯ算法的粒子位置更新公式中增加了一个积分控制项．积分Ｓ控制项根据每个粒子的适应值决定粒子位置的变化．改善了Ｐ０算法摆脱局部极小点的能力围Ｓ柯晶同等提出了一种改进粒子群优化算法（Ｓ．ＳＭＰＯ）ＭＰＯ同时采用局部模式压缩因子方法和全局模式惯性权重方法以获得相对较高的性能，对ＰＯ算法可能出现的停滞现象．Ｓ针ＳＭＰＯ引入了基于全局信息反馈的重新初始化机制阍杨俊杰等１混沌优化搜索技术引入到ＰＯ算法中．出７１把Ｓ提了基于混沌搜索的粒子群优化算法此外，ｖｊｒ等网出杂交（ｙｒ）ＳＩｂｅｇＭ￣提ｈｂｉＰＯ算法．ｉｐｉｄＣｕｒａｎＧ等朋出智能ＰＯ算法．ａｅｅｇ提ＳＶｎｄｎＢｒｈＦ等［提出协同ＰＯＩｑＳ算法等。３改进的混沌粒子群算法．为此，文提出了改进的混沌粒子群算法。本在粒子群算法中引入混沌思想从而改善算法性能。实验结果表明。文算法效果本
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改进的混沌遗传算法

ｍａ．ｅｌｏｔｍｕｅｈｉｉａｅｓｔｉｏｈａｐｔｅｐｎｈｃｐｅｅｒｈ，ｎｓｓｔｅｅｇｄｃｔｏｅｐＴａｇｒｈｈｉｓｓｔｅｎｔｌｓｎｉｖｔｆｔｅｃｔｍａｏｘａｄｔｅｓｏｅｏｔｓａｃａｄｕｅｈｒｏｉｉｉｉｙｆｈｙｆｔｈｃｔｍａｔｓａｃｈｈｏｉｖｒｂｅ．ｈｓｔｅｄｔｅｕｄｎｙｓｅｕｅ，ｈｄｖｒｉｏｏｕａｉｎｓａｐｏｅｒｈｔｅｃａｔｃａａｌｓＴｕ，ａａｒｄｎａｃｉｉｈｒｄｃｄｔｅｉｅｓｔｆｐｐｌｔｉｙｏｍａｎａｎｄ，ｄｈｅｉｔｉｅａｔｎｐｏｌｍｏｌｃｌｐｉｍｉｆｃｉｅｙｏｖｄ，ｅｒｔａａａｙｉｎｎｍｅｉａｓｍｕａｉｎｅｎｔｔｔａＣＧＡａｂｔｒｒｂｅｆｏａｏｔｍｕｓｅｅｔｌｓｌｅ．’ ｏｅｉｌｎｌｓｓｖＩｈｃａｄｕｒｃｌｉｌｔｄｍｏｓｒｅｈｔｏａｈｓｅｔｅ
ｃｎｅｇｎｅｐｒｒａｃ．ｏｖｒｅｃｅｆｍｎｅｏ
Ｋｅｏｄ：ＣａｓＧｎｔｌｏｔｍ（Ｇ；ａｍｐｅｇｄｃｙａａｔｅｃｓｏｅ；ｈｏｉｍｔｉｎｙｗｒｓｈｏ— ｅｅｉＡｇｒｈＣＡ）ｃａ；ｒｏｉｉ；ｄｐｉｒｓｖｒｃａｔｕａｏｃｉｔｔｖｏｃｔ

混沌系统的控制与优化研究

混沌系统的控制与优化研究混沌系统，指的是表现出无规律、不可预测的行为的系统。

它在自然界和人工系统中都有广泛的应用，包括气象、金融、通信、力学等领域。

混沌系统不仅具有复杂性，还常常表现出一些有用的性质，如随机性、自适应性、非线性响应等。

因此，对混沌系统的控制和优化研究一直是科学家们关注的重要问题。

控制混沌系统的一种常用方法是李雅普诺夫控制，即通过改变系统初始状态或者外部控制信号来驱动系统走向目标状态。

其基本思想是运用某种方式使系统导向一个特定的不动点或周期状态；通过李雅普诺夫指数分析系统的稳定性，计算出李雅普诺夫指数，并在这个指数为正时，对系统进行恢复控制。

除了李雅普诺夫控制，还有很多其他方法被用来控制混沌系统。

例如，反馈线性化控制（Feedback Linearization Control）可以通过反馈线性化、状态反馈等方式，使混沌系统变得可控。

另外，使用非线性控制器、基于模糊逻辑的控制、基于神经网络的控制等方法也是控制混沌系统的有效手段。

对混沌系统的优化研究主要集中在优化目标函数的选择、优化算法的设计、优化问题的收敛性等方面。

目标函数的选择是混沌系统优化问题中的重要因素，通过适当的选择可以更好地反映实际问题。

而优化算法的设计则涉及到了模型、参数的选择以及方程求解等问题，需要科学家们在理论上做足功夫。

同时，优化问题的收敛性也是优化研究中不可忽视的问题，通过理论分析和实验验证，得出收敛性的规律性和影响因素，为混沌系统的优化研究提供重要的参考。

总的来说，混沌系统的控制和优化研究是一个充满挑战和未知的领域。

科学家们需要在理论和实践中探索通往成功的方法。

只有不断探索，才能走出一条科学研究的新路，为人类社会的发展做出积极贡献。

混沌优化算法

混沌优化算法1. 简介混沌优化算法（Chaos Optimization Algorithm，简称COA）是一种基于混沌理论的全局优化算法。

它通过模拟混沌系统中的非线性动力学过程，实现对目标函数的最小化或最大化。

COA算法具有快速收敛、全局搜索能力强等特点，在解决复杂优化问题方面具有很大的潜力。

2. 混沌理论基础混沌理论是描述非线性系统动力学行为的数学理论。

在混沌系统中，微小的初始条件差异会导致系统演化出完全不同的结果，这种现象被称为“蝴蝶效应”。

混沌系统具有无序、不可预测、灵敏依赖于初始条件等特点。

3. COA算法原理COA算法基于混沌系统中的非线性动力学过程，通过引入粒子群搜索和随机扰动机制来实现全局优化。

3.1 粒子群搜索COA算法中，将待求解问题看作一个目标函数在多维空间中的最小值寻找问题。

每个个体（粒子）代表一个潜在解，并通过自身的经验和群体的协作来搜索全局最优解。

粒子群搜索算法的核心思想是模拟鸟群觅食的行为，每个粒子根据自身经验和邻居的信息更新自己的位置。

3.2 随机扰动COA算法引入随机扰动机制，通过在搜索过程中引入一定程度的随机性，增加算法的多样性，从而避免陷入局部最优解。

随机扰动可以通过改变粒子个体位置、速度等方式实现。

3.3 算法流程COA算法流程如下：1.初始化种群：随机生成一定数量的粒子，并初始化其位置和速度。

2.计算适应度：根据目标函数计算每个粒子的适应度。

3.更新全局最优解：根据适应度更新全局最优解。

4.更新个体最优解：根据适应度更新每个粒子自身的最优解。

5.更新速度和位置：根据粒子群搜索和随机扰动更新粒子的速度和位置。

6.判断终止条件：如果满足终止条件，则输出全局最优解；否则，返回步骤3。

4. COA算法特点COA算法具有以下特点：•全局搜索能力强：COA算法通过引入粒子群搜索和随机扰动机制，能够在解空间中进行全局搜索，避免陷入局部最优解。

•快速收敛：COA算法通过模拟混沌系统的非线性动力学过程，具有快速收敛的特点，能够在较短时间内找到较优解。

改进的混沌粒子群优化算法

改进的混沌粒子群优化算法
刘玲; 钟伟民; 钱锋
【期刊名称】《《华东理工大学学报（自然科学版）》》
【年(卷),期】2010(036)002
【摘要】针对传统的简单粒子群算法(SPSO)早熟、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进的混沌粒子群优化算法(CPSO)。

该算法根据混沌算法遍历性的特点,选择合适的混沌映射提取SPSO初始种群,使粒子均匀分布在解空间。

当SPSO陷入早
熟时,CPSO在最优解周围的区域内进行混沌搜索,取代原来种群中的部分粒子,带领种群跳出局部最优。

对7个标准测试函数的寻优测试表明:CPSO算法在寻优精度、速度、稳定性等方面均优于SPSO。

【总页数】6页(P267-272)
【作者】刘玲; 钟伟民; 钱锋
【作者单位】华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种改进的混沌粒子群优化算法 [J], 汤可宗;丰建文
2.频谱激电的三维改进混沌粒子群优化算法反演 [J], 张倩;王玲;江沸菠
3.一种基于混沌粒子群改进的果蝇优化算法 [J], 刘晓悦;李朋园
4.基于改进型混沌粒子群优化算法的FIR高通数字滤波器设计 [J], 胡鑫楠
5.一种改进惯性权重的混沌粒子群优化算法 [J], 谷晓琳; 黄明; 梁旭; 焦璇
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混沌映射优化算法

混沌映射优化算法混沌映射优化算法是一种基于混沌理论的全局优化方法，它利用混沌映射的随机性和无序性，对目标函数进行搜索，以找到全局最优解。

该算法具有收敛速度快、全局搜索能力强等特点，在工程领域中得到了广泛应用。

算法原理混沌映射优化算法的核心思想是通过混沌映射函数对搜索空间进行分割和扰动，以实现全局搜索。

具体步骤如下：1. 初始化：设定初始种群大小、迭代次数、混沌映射函数等参数。

2. 种群初始化：根据设定的初始种群大小，在搜索空间内随机生成一组初始解。

3. 混沌扰动：利用混沌映射函数对初始解进行扰动，得到新的一组解。

4. 适应度评估：计算每个解的适应度值，即目标函数在该解下的取值。

5. 繁殖操作：根据适应度值对解进行排序，并选择较优的一部分作为父代，通过交叉和变异操作产生新的子代。

6. 更新种群：将父代和子代合并更新种群，并进入下一轮迭代。

7. 终止条件：当达到设定的迭代次数或满足停止条件时，停止迭代并输出最优解。

算法优点混沌映射优化算法具有以下优点：1. 收敛速度快：由于混沌映射函数的随机性和无序性，搜索过程中可以充分利用搜索空间的信息，从而加快收敛速度。

2. 全局搜索能力强：该算法可以避免陷入局部最优解，从而实现全局最优解的搜索。

3. 适用范围广：混沌映射优化算法不依赖于目标函数的具体形式和搜索空间的维度，适用于各种类型的优化问题。

应用领域混沌映射优化算法在工程领域中得到了广泛应用，主要包括以下方面：1. 机器学习：该算法可以应用于神经网络、支持向量机等机器学习模型的参数调节和特征选择等问题。

2. 控制系统设计：混沌映射优化算法可以应用于控制系统参数调节、控制器设计等方面。

3. 信号处理：该算法可用于信号降噪、图像处理等领域中的优化问题。

4. 金融风险管理：混沌映射优化算法可以应用于投资组合优化、风险控制等方面。

总结混沌映射优化算法是一种基于混沌理论的全局优化方法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等特点，在工程领域中得到了广泛应用。

混沌优化方法及其应用

生态系统和生物系统中的混沌现象也受到了广泛的。例如，在捕食者-猎物模型中，通过应用混沌控制方法，可以有效地调节系统的动态行为，维持生态平衡。此外，在神经系统中，混沌控制也被用于解释和模拟某些复杂的神经行为。
三、结论和展望
混沌控制方法及其应用研究在许多领域都展现出了广泛的应用前景。尽管现有的控制方法已经取得了一些成果，但仍有许多问题需要进一步研究和解决。例如，如何设计更有效的控制器来处理具有高度非线性和不确定性的混沌系统；如何理解和利用混沌系统的复杂行为等。随着科学技术的发展，我们期待看到更多的研究成果和实际应用案例出现。
方法
混沌优化方法的实现步骤主要包括以下几个方面：
1、规划问题：首先，要明确优化问题的目标函数、约束条件和变量范围。这一步骤是所有优化问题的基础。
2、选择优化算法：根据问题的特点选择合适的混沌优化算法，如基于混沌映射的优化算法、基于混沌迭代的优化算法等。
3、确定评估指标：为了评价优化算法的性能，需要确定一些评估指标，如目标函数值、约束条件满足程度、迭代次数等。
二、混沌控制的ห้องสมุดไป่ตู้用研究
2、1 在电力系统中的应用
电力系统是一个典型的非线性系统，存在着许多混沌现象。通过应用混沌控制方法，可以有效地改善电力系统的稳定性和动态性能。例如，通过设计适当的控制器，可以抑制电力系统中的振荡和不稳定现象，提高电力系统的稳定性。
2、2 在生态系统和生物系统中的应用
谢谢观看
2、实际应用的研究：随着混沌同步方法的逐渐成熟，其应用领域也将越来越广泛。未来需要深入研究混沌同步方法在不同领域中的应用，例如在智能制造、生物信息学、网络安全等领域的应用。
3、交叉学科的研究：混沌同步方法涉及到多个学科领域，未来需要加强不同学科之间的交叉融合，推动混沌同步方法在多学科领域的应用和发展。

一种改进的混沌粒子群优化算法

ＰＳＯｏｒａｄｊｕｓｔｉｎｇｒｅｌａｔｉｖｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｏｂｒｌｅｍ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｏｐｒｏｓｅｓａｎｉｍｐｏｖｒｅｄｃｈａｏｓ
２０１３年第１０期
文章编号：１００９— ２５５２（２０１３）１０— ０００９—０４中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标识码：Ａ
一
种改进的混沌粒子群优化算法
汤可宗，丰建文
（景德镇陶瓷学院信息工程学院，江西景德镇３３３０００）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｉｔｍｉｚａｉｔｏｎ（ＰＳＯ）ｉｓａｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ — ｂａｓｅｄｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｇｌｏｂａｌｏｐｉｔｍｉｚａｔｉｏｎ
摘
要：粒子群优化算法（ＰＳＯ）自提出以来，已经被广泛地应用于求解各类复杂的优化问题，过去对粒子群算法的研究主要集中在融入新的优化方法或对其相关参数进行调整，但这样只会使得ＰＳＯ更加复杂。针对这一问题，文中提出一种改进的混沌粒子群优化算法（ＩＣＰＳＯ），ＩＣＰＳＯ从粒子群优化算法的时间与寻优实时角度出发（即在较短的时间内获得较好的解），对粒子速度更新算子进行了简化，每隔一定代数后，在最优解邻近区域引入混沌扰动以避免种群陷入局部最优解。数值实验结果表明：提出的算法相对于文献给出的ＰＳＯ改进算法，不仅能够获得较好

混沌优化算法及其在组合优化问题中的应用

混沌优化算法及其在组合优化问题中的应用混沌优化算法是一种基于复杂非线性系统的自适应优化方法，它使用混沌动力学来模拟复杂系统的行为，以解决复杂优化问题。

混沌优化算法具有自我组织、分布式、可扩展和高效性等特点，在复杂优化问题中得到广泛应用。

混沌优化算法是根据混沌理论的原理开发出的一种新型的进化计算算法，它将混沌理论中的多种元素如混沌映射、混沌动力学、时变环境、信息传输等应用于优化问题的求解中。

它具有自适应性强、非线性、分布式、可扩展など特点，能够同时处理多个变量和多个约束。

混沌优化算法在组合优化问题中得到了广泛应用，其优势在于它可以找到给定问题的最优解，而不受约束条件的影响。

组合优化是一种复杂的优化问题，因为它涉及到许多变量的搜索，其中一些变量之间存在着相互关系，因此需要有一种特殊的优化方法来处理这种情况。

混沌优化算法正是针对这种非线性、非凸、非可微、非稳定的组合优化问题而设计的。

混沌优化算法是一种自适应优化技术，它能够在给定的变量空间中快速搜索出最优解。

它主要利用混沌系统动力学的结构特性，建立一种模拟现实环境的模型，然后将该模型用于优化问题的求解。

在混沌优化算法的运行过程中，通过迭代计算，不断改变变量的值，最终找到最优解。

混沌优化算法能够有效处理多变量、非凸的优化问题，而且具有自适应特性、可扩展性、可并行性等优点，因此在组合优化问题中得到了广泛应用。

例如，它可以用于求解资源分配、交通流量模拟、工程优化等组合优化问题。

混沌优化算法作为一种新兴的优化算法，是一种有效的复杂优化算法，可以用于处理复杂的组合优化问题，具有自适应性、可并行性、可扩展性等特点，因此被广泛应用于工程优化、资源分配、交通流量模拟等复杂的组合优化问题。

基于函数变换的改进混沌粒子群优化

第２７卷第１期１
２１００年１１月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Ｖ０．７Ｎｏ１１２．１
ＮＯ．２０Ｖ０１
基于函数变换的改进混沌粒子群优化术
ｔｅｎｔｅｌｃｌｏｔｎｌｂｌｐｉｓｍｏｅｏｖｏｓｈｃｅｄｈａｔｌｊｍｐｏｔｈｒｐａｄｆｄｔｅｇｏａｐｉｗｅｈｏａｐｉａｄｇｏａｔｉｍａｏｍａｒｂｉｕ，ｗｉｈｌａｓｔｅｐｒｃｅｕｕｅｔｎｎｈｌｂｌｏｔｉｔａｉ —
中图分类号：Ｔ３１６Ｐ０．文献标志码：Ａ文章编号：１０ —６５２１）１４０ — ３０１３９（００１ — １５０
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．１０６ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．００１．２ｓ
Ａｂｔａｃｓｒｔ：Ｐａｔｃｅｓｒｏｔｍｉａｉｎｗａａｉｙｔａｅｈｏａｐｉｎａｉｄｔｎｈｌｂｌｏｉ．ｏｖｈｉｒｉｌｗａｍｐｉｚｔｏｓｅｓｌｒｐｐｄｂｙｔｅｌｃｌｏｔｍａａｄｆｌｏｆｄｔｅｇｏａｐｔｍａＴｏｓｌｅｔｓｅｉｐｒｍａｕｅｐｒｂｌｍ，ｎｔｏｕｃｄｔｏｉｔｃｍａｎｄｔｅｉｅｔｒｏｅｉｒｄｅｈｅｌｇｓｉｐａｈｍｐｒｖｄＴｅｔｍａｎｏｔｅＰＳｔｅｌｃｅｔｅｒｎｏｍｎｓ．ＡｐｐｉｄｏｅｎｐｉｔｈＯｏｒｐａｈａｄｅｓｌｅｆｎｃｉｎｔａｓｏｍｏｒｆｎｈｅｒｈｎｎｔｐｔｎｇｐｏｅｓｏａｔｃｅｖｌｃｔｎａｔｃｅｐｓｔｏｕｔｏｒｎｆｒｔｅｉｅｔｅｓａｃｉｇｉｈｅｕｄａｉｒｃｓｆｐｒｉｌｅｏｉｙａｄｐｒｉｌｏｉｎ．Ｔｈｉｆｒｎｃｅｉｅｄｆｅｅｅｂ —

加速混沌优化算法的改进及其在船型论证中的应用

（．ＪｇｕＭｏｅＳｉｂｉｉｇＴｃｎｌｇｏｔ．Ｚｅｊｎａｇｕ２２０Ｃｉａ２ｉｓｄｍｈｐｕｌｎｅｈｏｙＣ．Ｌｄ，ｈｎｉｇＪｎｓ１０３，ｈｎ）ｎａｄｏａｉ
Ａｂｔａｔ：Ｉｒｅｏｉｒｖｈｏｅｇｎｅｓｅｄａｄａｃｒｃｆｔｅｔｐｅｕｈｏｐｉｚｔｏｇ－ｓｒｃｎｏｄｒｔｍｐｏｅｔｅｃｎｖｒｅｃｐｅｎｃｕａｙｏｈｓｅｐｄ— ｐｃａｓｏｔｍｉａｉｎａｏｌｒｔｍ，ｍａｙｗｏｋｓｄｏｅｉｈｓａｔｌｂｓｎｈｒｐｒｉｓｏｔｃａｔｉｈｎｒｓｗａｎｎｔｉｒｉｅｙｕｉｇｔｅｐｏｅｅｆｓｏｈｓｉｃｔｃ，ｅｇｄｃｔｒｏｉｉｙ，ａｅｕａｔｆｎｄｒｇｌｒｙｏｉｃａｓＴｅａｇｒｔｍｃｕｄｏｓａｔｙｓｒｎｈｓａｃｎｇａｅｏｅａｅｏｈｏｔｍｉａｉｎｖｒａｌ．Ｉｈｈｏ．ｈｌｏｉｈｏｌｃｎｔｎｌｈｋｔｅｅｒｈｉｒａｃｖｒｇｆｔｅｐｉｚｔｏａｂｅｎｔｅｉｉ
ｃｕｓｆｓａｃｉｇｆｒｍｉｉｌｏｎ，ｉｗｓａｓｒｄｔａｅｓａｃｉｇａｅｏｅａｅｏｅｏｔｚｔｎｖｒｂｅｏｒｅｏｒｈｎｎｍａｉｔｔａｓｕｅｈｔｔｅｒｈｎｒａｃｖｒｇｆｔｐｉａｉａａｌｅｏｐｈｈｍｉｏｉ

一种改进的混沌优化方法研究

ｉ１２ … ，。Ｅｉｅ］一，，ｍ， ∈ ｄ，
其中－目标函数；优化变量，厂是ｚ是ｄ
（）１
是ｚ的下
规律性和遍历性ｎ，］即混沌迭代式能够不重复地经历一定范围内的所有状态。混沌运动的遍历性特点作为避免搜索过程陷入局部最小的一种优化机制，使得混沌成为一种新型的非线性优化技术。目前，混沌优化方法主要是将混沌变量线性映射到优化变量取值空间，用混沌运动的遍历性进利行搜索。针对搜索空问大时得不到满意结果的问］题，出现了一系列改进算法。文献Ｅ－３１把优化变量的取值范围细分为若干等距区问，各个区问内同时在进行混沌搜索，得了良好的效果，步骤较为繁取但
文章编号：０８９４２０）２１２２１０ —３４（０８０ —０４ —０
ｍｉｆ（）ｎ
混沌是一种较为普遍的非线性现象，在貌似无序的表观下，在着多样、杂、致的规律。混沌存复精
运动由确定性非线性动力学系统产生，有独特的具
一
别的相异值ｚ（一１２ … ，（值不能为０ｉ，，研）其，０２，．，．５１，定初值，、。令ｋ１ｋ．５０５０７，）给一，
：１。
Ｓｅ２一次载波：ｔｐ按下式分别将混沌变量波成新混沌变量Ｅｅｄ，ｉ］

一种改进的混沌粒子群优化混合算法

ｐｅａｕｅｃｎｅｇｎｅｒｍｔｒｏｖｒｅｃ
由Ｐｉｅｌ先提出的一种基于种群并行随机搜索ｒＩｃｌ首的新型进化算法— —差分进化算法，对当前种群进行重组、变异和选择操作产生新一代种群，并逐步使种群进化，实现全局最优解的搜索，已成功应用于函数
收敛速度陕，但在进化后期容易陷入局部极小点、收敛速度慢［，算法所能达到的精度较差．针对两者的引缺点，笔者在文献［】础上，将混沌变异操作引入９的基
中图分类号：Ｔ１Ｐ８文献标志码：Ａ文章编号：１０．７Ｘ（０２１０５００９６１２ｄａｇｒｔｍｆｔｅｉｐｒｖｄｃａｔｃｐａｔｃｅｓｒｐｉｉａｉｎｈｂｉｌｏｉｈｏｍｈｏｅｈｏｉｒｉｌｗａｍｏｔｍｚｔｏ
粒子群算法进行协同进化，并且将混沌变异操作引入其中，加强算法的局部搜索能力．通过对３个标准函数进行测
试，仿真结果表明该算法与差分进化粒子群优化（ＥＳ算法相比，全局搜索能力和抗早熟收敛性能大大提高．ＤＰＯ）关键词：混合算法；差分进化；粒子群优化；协同进化；混沌变异；早熟收敛
ＯＩＡＮａｓａｌＸｉｏｈｎ１，１
１ＣｏｌｇｆｈｓｃｌｃｅｃｎｎｉｅｒｎｅｈｏｏｙＹｉｈｎＵｎｖｒｉ，ｃｕ３００Ｃｈｎ．ｌｅｏｙｉａｉｎｅａｄＥｇｎｅｇＴｃｎｌｇ，ｃｕｉｅｓｔＹｉｈｎ３６０，ｉａｅＰＳｉｙ２ＳｈｏｆｎｏｍａｉｎＳｉｎｅｎｉｅｒｇＣｅｔａｏｔｉｅｓｔ，ａｇｈ０８，ｉａ．ｃｏｌＩｆｒｔｃｅｃ＆Ｅｇｎｅｎ，ｎｒｌｕｈＵｎｖｒｉＣｈｎｓａ４１０３ＣｈｎｏｏｉＳｙ

混沌优化算法算例要点

H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y智能优化课程设计课程名称：智能优化算法论文题目：混沌优化算法院系：班级：设计者：学号：第一章混沌理论概述引言混沌是指确定动力系统长期行为的初始状态,或系统参数异常敏感, 却又不发散, 而且无法精确重复的现象, 它是非线性系统普遍具有的一种复杂的动力学行为。

混沌变量看似杂乱的变化过程, 其实却含有内在的规律性。

利用混沌变量的随机性、遍历性和规律性可以进行优化搜索, 其基本思想是把混沌变量线性映射到优化变量的取值区间, 然后利用混沌变量进行搜索。

但是, 该算法在大空间、多变量的优化搜索上, 却存在着计算时间长、不能搜索到最优解的问题。

因此, 可利用一类在有限区域内折叠次数无限的混沌自映射来产生混沌变量,并选取优化变量的搜索空间, 不断提高搜索精度等方法来解决此类难题。

混沌是非线性科学的一个重要分支, 它是非线性动力系统的一种奇异稳态演化行为, 它表征了自然界和人类社会中普遍存在的一种复杂现象的本质特征。

因此, 混沌科学倡导者Shlesinger和著名物理学家Ford 等一大批混沌学者认为混沌是20 世纪物理学第三次最大的革命, 前两次是量子力学和相对论, 混沌优化是混沌学科面对工程应用领域的一个重要的研究方向。

它的应用特点在于利用混沌运动的特性, 克服传统优化方法的缺陷, 从而使优化结果达到更优。

1.混沌的特征从现象上看，混沌运动貌似随机过程，而实际上混沌运动与随机过程有着本质的区别。

混沌运动是由确定性的物理规律这个内在特性引起的，是源于内在特性的外在表现，因此又称确定性混沌，而随机过程则是由外部特性的噪声引起的。

混沌有着如下的特性:（1）内在随机性混沌的定常状态不是通常概念下确定运动的三种状态:静止、周期运动和准周期运动，而是一种始终局限于有限区域且轨道永不重复的，形势复杂的运动。

第一，混沌是固有的，系统所表现出来的复杂性是系统自身的，内在因素决定的，并不是在外界干扰下产生的，是系统的内在随机性的表现。

改进的混沌粒子群算法求解车辆路径问题

ｓ）０基础上，引入逻辑斯特函数，惯性权重因子Ｗ进行非线性调整，高了算法的寻优能力，效避免了算法对提有陷入局部最优并防止过早收敛。采用该算法应用于车辆路径问题，真结果表明该与标准遗传和双种群遗传算仿
ＰＯａｇｒｈｔｍｐｏｅｔｅａｉｔｏｆｄｔｅｂｓｓａｍｎｏｏｅｃｍｅｔｅｓｏｃｍｉｇｏａｐｄｉｏａｎｍａＴｓＳｌｏｔｍｏｉｒｖｈｂｌｙｔｎｈｅｔｗｒａｄｔｖｒｏｈｈｒｏｎｆｔｐｅｎｌｃｌｍｉｉ．ｅｔｉｉｉｔｒ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．１０８ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０１１．２ｓ
Ｉｒｖｄｃａｓｐｒｉｌｗｒｏｔｚｔｎａｇｒｔｍｏｅｉｌｏｔｇｐｏｌｍｍｐｏｅｈｏａｔｅｓａｍｐｉａｉｌｏｉｃｍｉｏｈｆｒｖｈｃｅｒｕｉｒｂｅｎ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＴｉａｅｒｐｓｄａｍｐｏｅｈｏａｔｃｅｓａｌｐｉｚｔｎａｇｒｈｆｒＶＲＰＢｓｄｏｌｓｉａｈｏｈｓｐｐｒｐｏ Байду номын сангаас ｅｎｉｒｖｄｃａｓｐｒｌｗｒｏｔｉｎｍｉａｉｌｏｉｍｏｏｔ．ａｅｎｃａｓｃｌｃａｓ
距独立于种群规模大小、空间的维数以及每维搜索范围。Ｄ解

混沌系统控制与优化研究

混沌系统控制与优化研究混沌系统（Chaotic System）是指具有非线性动力学行为，表现出高度复杂和不可预测性质的系统。

它在物理、生物、经济等各个领域中具有广泛的应用和研究价值。

混沌系统的控制与优化研究是一门专业性强的学科，本文将按类划分章节，详细介绍混沌系统控制与优化的相关内容。

一、混沌系统基础知识1.混沌系统定义和特点：介绍混沌系统的基本概念和主要特征，包括非线性、敏感依赖初值、周期倍增和拓扑混沌等。

2.混沌系统产生机制：探讨混沌系统的产生机制，如Logistic映射、Lorenz方程等，解释混沌现象的动力学原理。

3.混沌系统的分析方法：介绍混沌系统的常用分析方法，如Poincaré截面、相空间重构和Lyapunov指数等，用于描述混沌系统的特性。

二、混沌系统控制方法1.传统控制方法：介绍传统控制方法在混沌系统中的应用，如PID控制、模糊控制和自适应控制等，分析其优势和不足。

2.混沌控制方法：探讨专门针对混沌系统开发的控制方法，如辨识控制、反馈控制和混沌同步等，详细介绍其原理和实现步骤。

3.基于优化算法的混沌系统控制：介绍将传统优化算法应用于混沌系统控制的方法，如遗传算法、粒子群优化和模拟退火等，讨论其优化效果和适用性。

三、混沌系统优化方法1.目标函数的优化：讨论混沌系统中目标函数的定义和优化方法，如最小二乘法、最大似然估计和极大似然估计等，分析其应用场景和效果。

2.参数优化：介绍针对混沌系统中参数的优化方法，如精确搜索、约束优化和粒子群算法等，详细解释其原理和应用步骤。

3.优化算法在混沌系统中的应用：探讨将优化算法应用于混沌系统建模和参数优化的实例，如混沌序列预测和混沌电路设计等，分析其优势和限制。

四、混沌系统控制与优化应用1.物理领域：介绍混沌系统控制与优化在物理领域中的应用，如混沌电路设计、自然气体控制和非线性振动系统控制等，分析其研究意义和实际应用效果。

2.生物领域：探讨混沌系统控制与优化在生物领域中的应用，如生物振荡器调控、神经网络模拟和生物多样性保护等，讨论其潜在贡献和技术挑战。

多目标优化问题求解的混沌兔群算法研究

多目标优化问题求解的混沌兔群算法研究绪论多目标优化问题是实际工程中常见的一类问题。

传统的优化算法如遗传算法、粒子群算法等在解决多目标优化问题时存在一些不足。

为了提高多目标优化问题的求解效果，研究者提出了一系列的改进算法。

本文将关注于混沌兔群算法在多目标优化问题中的应用与研究。

一、多目标优化问题简介多目标优化问题是指在约束条件下，同时优化多个目标函数的问题。

例如，在设计一辆汽车时，需要在保证安全性和燃油经济性的前提下，尽量提高车辆的加速性能。

多目标优化问题的特点是目标函数之间存在冲突，无法简单地通过权衡各目标函数来得到最优解。

二、混沌兔群算法的原理与特点1. 混沌理论混沌理论是非线性动力系统理论的重要内容，它描述了一类对初值极其敏感的非线性动力学系统行为。

混沌系统具有随机性、非周期性和敏感性等特点，可以提供一些随机性的元素来增加算法搜索的多样性。

2. 兔群算法兔群算法是一种仿生优化算法，模拟了兔群觅食的行为。

算法中的每个兔子代表一个候选解，根据适应度评估函数选择更优的解，并通过更新算子进行解的更新。

兔群算法具有全局搜索能力，但在处理多目标优化问题时效果有限。

3. 混沌兔群算法混沌兔群算法结合了混沌理论和兔群算法，旨在提高多目标优化问题的求解效果。

在混沌兔群算法中，通过引入混沌序列来增加算法的多样性，增加解的搜索空间，从而提高解的搜索能力。

三、混沌兔群算法在多目标优化问题中的应用混沌兔群算法在多目标优化问题中展现了良好的应用潜力。

以下举例说明混沌兔群算法在两个典型多目标优化问题中的应用：1. 机器学习中的特征选择问题在机器学习中，特征选择问题是指从原始数据集中选择出最具代表性的特征子集，以提高学习模型的性能。

特征选择过程中需要同时考虑降低特征数量和提高学习模型的性能。

混沌兔群算法可以根据混沌序列的随机性，对特征子集进行多样化的搜索，从而提高特征选择的准确性和效率。

2. 路径规划问题在智能交通系统中，路径规划问题是指根据交通网络、车辆行驶规则和实时交通信息等因素，选择出最优的行驶路径。

改进混沌优化算法在水电站水库优化调度中的应用

维普资讯
第３卷第２期６
２０年３月０８
河海大学学报（自然科学版）
ＪｕａｏｏａＵｉｒｔ（ａｒｃｎｅ）ｏｒｌｆｈｉｎｖｓｙＮｔａＳｉｃｓｎＨｅｉｌｅ
ａ
为常数，这种改善只能在次优解的单侧邻域内进行，时在细搜索过程中无法改变扰动幅度，得找到最同使＋（ｕ一０５来改善当前的最优解．），
优解的精度并不高．文献［］文献［］４对３的单向不足作了改进，用
其中ｕ为混沌变量，随着搜索的进行不断地变小，（ｕ一０５可正可负．是的初值取为＝（ｆ。／．）但ｆ— ｍ）
ｌＰ意义不大，ｎ因为与Ｐ的选取有关，因此选Ｐ与直接选一个Ｘ是一样的，厂厂关．０与一．无ｍ
．
通过对一些目标函数的测试发现：目标函数的极值点只有一个，自变量的维数不大时（般不超过二当或一维）文献［］，４提出的改进方法非常有效；当自变量较多且目标函数的极值点较多时，但该改进方法效果较差．
水电站水库优化调度是一个具有复杂约束条件的大型、目标、态非线性优化问题，多动处理起来十分复杂．内外学者曾采用动态规划【、国混沌优化算法（ｈｏｐｉｉｔｎａｏｉｍ，Ｏ【等对该问题进行研ｃａｓｏｔｚｉｌｒｈＣＡ）Ｊｍａｏｇｔ究，得了较好的效果．ＣＡ存在一个缺陷，取但Ｏ即局部搜索效果较差，计算精度不高．对这个缺点以及文献针［—］法中存在的不足，３４算本文提出了一种改进的混沌优化算法（ｏｉｅｈｏｐｉｚｔｎａｏｔＭＣＡ，ｍｄｆｄｃａｓｔａｏｇｒｈｉｏｍｉｉｌｉｍ，Ｏ）通过引入解向量的优选，将解向量定位到最优解的附近，用文献［］出的改进方法进行搜索，而找出全再４提从局最优解．ＭＣＡ应用于水电站水库优化调度问题的求解＿，将Ｏ８结合具体问题，用ＭＴＡ利ＡＬＢ语言实现算法．算结果表明，Ｏ计ＭＣＡ为求解水电站水库优化调度问题提供了一种有效方法．