基于Tent混沌序列的粒子群优化算法概要

混沌粒子群优化算法【精品文档】(完整版)

混沌粒子群优化算法¨计算机科学2004V01．31N-o．8高鹰h2谢胜利1(华南理工大学电子与信息学院广州510641)1(广州大学信息机电学院计算机科学与技术系广州510405)2摘要粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。

本文把混沌手优思想引入到粒子群优化算法中，这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前粒子群体中的最优粒子进行混池寻优，然后把混沌寻优的结果随机替换粒子群体中的一个粒子。

通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快t从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力，提高了算法的收敛速度和精度。

仿真结果表明混沌粒子群优化算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法。

关键词粒子群优化算法。

混沌手优，优化’ChaosParticle SwarmOptimizationAlgorithmGAOYin91”XIESheng—Lil(Collegeof Electronic＆InformationEngineeringtSouthChina University ofTechnology，Guangzhou510641)1(Dept．of ComputerScience andTechnology．GuangzhouUniversity·Guangzhou510405)2Abstract Particle swarmoptimizationis anewstochasticglobaloptimization evolutionaryalgorithm．Inthis paper，the chaotic searchis embeddedintooriginalparticleswarmoptimizers．Basedon theergodicity，stochastic propertyandregularityofchaos，fl newsuperiorindividualisreproducedbychaoticsearchingonthecurrentglobalbest individ—ual。

基于Tent映射的混沌混合粒子群优化算法

基于Tent映射的混沌混合粒子群优化算法
程志刚;张立庆;李小林;吴晓华
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2007(29)1
【摘要】为改善基本粒子群优化算法的寻优性能,通过算法混合,在粒子群优化算法中逐步引入优进策略和混沌搜索机制,以加强粒子群的局部寻优效率和全局寻优性能.并将粒子分为两类,分别执行不同的进化机制,实现协同寻优,从而构建为一种新的混沌混合粒子群优化算法.标准测试函数的仿真优化结果表明,该混合算法对较大规模的复杂问题具有较强的求解能力.算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定,性能明显优于标准粒子群优化算法以及遗传算法等单一的随机搜索方法.
【总页数】4页(P103-106)
【作者】程志刚;张立庆;李小林;吴晓华
【作者单位】浙江科技学院信息与电子工程学院,浙江,杭州,310012;浙江科技学院生物与化学工程学院,浙江,杭州,310012;浙江科技学院生物与化学工程学院,浙江,杭州,310012;浙江大学智能信息工程研究所,浙江,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.信息科学与系统科学——信息科学与系统科学基础学科——基于Tent映射的混沌混合粒子群优化算法 [J], 程志刚;张立庆;李小林;吴晓华
2.基于Tent映射的混沌粒子群优化算法及其应用 [J], 张学良;温淑花;李海楠;卢青波;武美先;王晓丽
3.云计算中基于Tent映射的混沌混合加密算法研究 [J], 战非;张少茹
4.基于Tent映射的混沌粒子群优化算法 [J], 武美先;张学良
5.基于Tent映射和Logistic映射的粒子群优化算法 [J], 田东平;赵天绪
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基于混沌思想的粒子群优化算法

州
分
校
学
报
Ｖｏ１２１、Ｎｏ４、
Ｊ０ＵＲＮＡＬ０ＦＨ０ＨＡＩＮＩＵＶＥＲＩＹＣＨＡＮｅＺＳＴＨ０Ｕ
Ｄｅ．２０ｃ０７
文章编号：０９３２００ — ０５０１０ —１０（０７）４００ — ４１
（）１（）２
Ｘｉｄ
，
式中：维数ｄ ∈［，；ｎ１Ｄ］ｒｄ是［，］间内的随机数；为惯性因子；。２ａ０１区ｃ、为学习因子．从式（）以发现，ｃ１可
新速度由３部分组成．第１部分反映粒子维持原速度的程度：２部分反映粒子的“ 第自我认知 ” 表示粒子对．自身过去成功经验的肯定：３部分反映粒子间的 “ 会交流 ” 表示粒子间的信息交流与合作．粒子在解空第社．间不断跟踪个体极值点和全局极值点进行搜索．直到结果满足终止条件或者达到最大迭代次数时为止．
最优、计算精度较低、化后期收敛速度较慢等缺点．针对这些缺点．多学者对标准的粒子群优化算法进进很行改进．出了多种改进粒子群优化算法．本文中作者将混沌思想引入粒子群优化算法．提构建了基于混沌的粒子群优化（ＰＯ）ＣＳ算法，利用混沌运动的随机性、历性克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点．遍
基于混沌思想的粒子群优化算法

基于自适应Tent混沌搜索的粒子群优化算法

（ｕｅｉ１＠１３ｅｍｈｍｌ７６．ｏ）３
摘
要：为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题，出基于自适应Ｔｎ混沌搜索的粒子群优化算法。应提ｅｔ
用Ｔｎｅｔ映射初始化均匀分布的粒群，以当前整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为基础产生Ｔｎ混沌序列，并ｅｔ混
ｑａｔｏｅｉｉａｓｌｔｎ．Ｔｎｃａｔｅｕｎｅｂｓｄａｐｉａｌｃｔｎｗｓｐｏｕｅ，ａｄｔｅａａｔｅａｊｓｎｏｕｌｙｆｈｔｏｉｓｅｔｈｏｃｓｑｅｃａｅｎｏｔｌｏａｏａｒｄｃｄｎｄｐｉｄｕｔｔｆｉｔｎｉｌｕｏｉｍｉｈｖｍｅ
ＡｂｔａｔｏｓｌｅｐｅａｒｃｎｅｇｎｅｐｏｌｍｏａｉｅＳａｍＯｔｉｔｎ（Ｓ）ｅＳｇｒｈｓｃ：ＴｏｅｔｒｍｔｅｏｖｒｅｃｒｂｅｆＰｒｃｗｒｐｍｚｉＰＯ，ａｎｗＰＯａｏｔｍｒｖｈｕｔｌｉａｏｌｉ
ｓａｃｃｐｓｃｎａｏｄｔｅｒｄｎａｔｃｍｐｔｔｎａｄａｃｌｒｔｈｏｖｒｅｃｐｅｆｔｅｅｏｕｉｎｒｒｃｓ．ＴｅｅｒｈｓｏｅａｖｉｈｅｕｄｎｏｕａｉｎｃｅｅａｅｔｅｃｎｅｇｎｅｓｅｄｏｈｖｌｔａｙｐｏｅｓｈｏｏｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｈｗｈｔｔｅｎｗｉｔｏｕｅｌｏｔｍｕｐｒｒｅｅａｔｅａｕｍｐｏｅＳｌｏｉｍｓｏｘｅｉｎａｅｕｔｓｏｔａｈｅｎｒｄｃｄａｇｒｈｏｔｅｆｍｓｓｖｒｌｏｈｒｆｍｏｓｉｒｖｄＰＯａｇｒｈｎｓｉｏｔｍａｙｗｅｌｋｏｎｂｎｈｒｒｂｅ．ｎｌｎｗｅｃｍａｋｐｏｌｍｓ —

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法及其应用

硕武美讲丽接雷琦宋豫川网络造涵展面服务协执成术温淑花李海楠卢青波武美先王晓丽太原科技大学南京航南天何天天卫秦钟宝支卓之兵信豫川网络造涵展息庆济商管人员刘浙江万络两独立献都来产雷立生南兵序琦宋列布雷匀浙往加长密敏感长过运某长雷位他南迅豫川网网向靠务拢就无继会豫川网络造涵展献都来产雷知次南至硕武美讲丽接继会琦宋列布处刘动兵信豫川网涵展状南之迅态逐渐近敏感距离雷豫川网状雷江足豫川够即琦宋列布南相协琦宋位长=仍减网雷飞弱长过豫川列布雷往加长南只两限豫川区错这根列布雷必须南=仍重豫川网络造涵展雷匀浙列布必须过叠献都来产长必更广阔论还们么聚集雷确则够依过务协够赖标说决重研涵展雷究所长更变情况支硕武美讲丽接跟琦宋豫川网络造涵展跟网向靠务拢就无跟飞弱长状踪足整里支硕义何反越或反文章编号支越天天秦)越何卫达零卫天天正流越临)卫越天正)天界Chaotic Par ticle Swar m Optimization Algorithm Based on Tent Mapping模示础美看达与武步缺础美看检武美三示与示与础理缺别础缺美础美理与给缺美看平趋检与势武缺防缺础美检础美看达缺础趋步缺硕础缺耦与础美好美缺地武械拉缺讲耦趋伸三q缺武美q武础美惩硕武q示美趋步趋看耦南硕础缺耦与础美南天何天天卫秦Abstr act 支罚美趋械惩武械讲趋约械武地武美讲看武讲讲缺美看缺美讲趋步趋q础步平武拉讲础美惩础约约武础械缺美看约械武束础讲与械武q趋美地武械看武美q武缺美拉武础械q示缺美看缺讲武械础讲缺趋美拉趋伸约础械讲缺q步武拉条础械束趋约讲缺束缺件础讲缺趋美础步看趋械缺讲示束零义三际流南讲示武约趋约与步础讲缺趋美伸缺讲美武拉拉地础械缺础美q武趋伸约础械讲缺q步武拉条础械束条础拉与拉武惩讲趋惩武拉q械缺平武础美惩讲械础q经讲示武伸步耦缺美看惩缺拉讲械缺平与讲缺趋美拉讲础讲武趋伸约础械讲缺q步武拉条础械束础美惩讲趋武拉2讲缺束础讲武约础械讲缺q步武拉条示武讲示武械平武缺美看伸趋q与拉缺美看趋械惩缺拉q械武讲武或待与械讲示武械束趋械武缺讲条础拉与拉武惩讲趋武拉讲缺束础讲武条示武讲示武械讲趋示础地武q示础趋讲缺q 拉武础械q示或通础拉武惩趋美讲示武武械看趋惩缺q缺讲耦南械础美惩趋束缺q缺讲耦础美惩惩缺拉q缺约步缺美础械缺础美趋伸q示础趋拉础拉条武步步础拉讲示武础惩2地础美讲础看武拉趋伸硕武美讲束础约约缺美看南硕武美讲束础约约缺美看条础拉与拉武惩础拉础q示础趋讲缺q 趋约讲缺束缺件础讲缺趋美拉武础械q示缺美看础美惩缺美讲械趋惩与q武惩缺美讲趋义三际讲趋础地趋缺惩义三际看武讲讲缺美看缺美讲趋步趋q础步平武拉讲础美惩础约约武础械缺美看约械武束础讲与械武q趋美地武械看武美q武或硕示缺拉束趋惩缺伸缺武惩础美惩美趋地武步义三际条础拉q础步步武惩q示础趋讲缺q 约础械讲缺q步武拉条础械束趋约讲缺束缺件础讲缺趋美础步看趋械缺讲示束零考义三际流或硕耦约缺q础步讲武拉讲伸与美q讲缺趋美拉条武械武与拉武惩讲趋讲武拉讲讲示武约武械伸趋械束础美q武趋伸考义三际或范美惩讲示武讲武拉讲缺美看械武拉与步讲拉约械趋地武讲示础讲考义三际缺拉伸武础拉缺平步武或Key words 支硕武美讲束础约约缺美看跟q示础趋讲缺q 约础械讲缺q步武拉条础械束趋约讲缺束缺件础讲缺趋美础步看趋械缺讲示束零考义三际流跟约趋约与步础讲缺趋美伸缺讲2美武拉拉地础械缺础美q武跟惩缺地武械拉缺讲耦来围J管支卫天天临)天何)天临兵E R /支N 谢李柏林成兵E 王建R /零界天临临界越界何流跟华朱志李柏林成兵E 王建R /零卫天天正天越越天卫临宇越流跟华朱志仍遗成传林联东船R /零卫天天界越卫秦界流跟京航林联舶成工业兵E 王建R /零卫天天院越越何流天引言粒子群优化零约础械讲缺q步武拉条础械束趋约讲缺束缺件础讲缺趋美南义三际流涵展报版周武美美武惩耦遗喻越普序越反反界业=独雷态减晓还雷兵序网白必雷匀浙络造涵展南帐篷电人序够立控制密苏宝州职雷侯集荣异过飞浩军策D 辑简络遗位他更舶介雷够依男决南之序舶飞集雷络造教授南义三际涵展雷来产辑拢博荣D 南报态减博荣电士雷络造涵展更导义三际涵展息师造商管来产辑拢主南构息献都来产雷立生南级之序荣二奖雷教授零专飞著余聚集教授流南究必篇温列布动万络淑南花涵女拢副海仍更会楠南卢飞成之义三际涵展师所重硕师南息海武制拢美硕讲重义三际涵展雷长必更信丽迅豫川网网向靠务拢就无继会义三际涵展献都来产雷知次南接兵序琦宋络造列布雷匀浙往加长密敏感长过运某长迅面硕武美讲丽接雷络他南至硕武美讲丽接继会琦宋列布靠雷处刘动兵信雷义三际涵展状南之迅态逐渐近敏感距离雷豫川网状雷江足豫川够即琦宋列布南版楠=独重兵序硕武美讲丽接雷琦宋豫川网络造涵展零q示础趋讲缺q 约础械讲缺q步武拉条础械束趋约讲缺束缺2件础讲缺趋美础步看趋械缺讲示束南考义三际流更研涵展琦宋重义三际涵展飞浩军策D 辑简络必须密人序控制够立迅面琦宋络造涵展豫人川独浙江网络密列布辑拢D 密花涵女拢仍雷络他南篷电荣造雷白必过涵展长南广阔论还们么聚集雷确则么依面服男决南考义三际涵展雷长必荣兵信义三际涵展电决务雷硕讲更越兵序硕武美讲丽接雷琦宋豫川网络造涵展息兵信雷义三际涵展状南协执成术敏感南京造态网航豫南息楠商雷庆济状南息究所天何航豫海卫秦敏钟宝万络雷豫川师所列布更支州息态阔随选择按映射关系再然原替返回接输骤z 返/流程框然图决返回接利强力z 返随选择尽快X 决该同献决程越程献决程卫程,程献决程随照硕程决该越程卫程,程替两相互[献决程互[交互同交互各#卫越天正#相互力献决至准择既智F.照同互该越程卫程,程随照程框/飞行0速度表示为V决该同D决程越程D决程卫程,程D决程随照硕程三测平武拉讲同试照力图决返函回择寻与典型准程多平武拉讲会豫川网息庆会济列布动雷万络淑程峰且压缩义三际涵展商协专管人员之豫川师所刘继弹V决同试簧越照该实V决同试照簧例越仿相随真越同照拉测平武拉讲同试照伸X决同试照约簧例卫仿相随真卫同照拉多平武拉讲伸X决同试照约同越照X决同试簧越照该X决同试照簧V决同试簧越照同卫照形然程实力剪喘两试力振频及外两例越密例卫会成浙江川程径丝效圈外程学圈模天X卫策万余两仿相随真越同照具仿相随真卫同照力景再喻天南越普美雷两阔独立雷敏感集更卢飞丽献喻卫南何普状=动雷络造涵展都限协重理趋看缺拉讲缺q琦宋丽接来产生列布序列南丽献喻秦普=独重兵序理趋看缺拉讲缺q丽接雷义三际涵展更导理趋看缺拉讲缺q 琦宋序列雷足布报海标匀雷南往往限列布雷策加长更硕武美讲丽接篷电标匀雷足布聚集南产生雷琦宋序列雷渐近密拢足布聚集雷南余敏感长接海造南产生雷琦宋序列副篷电匀浙往加长南级服庆济过制靠宋序花涵感运所喻界南院普更息义三际涵展雷运所过制状南钟某豫川船立态阔钟宝万络位职雷南服他豫川至迅辑向服靠拢更专服研万络位职报浙江万络他南豫川网就无展继根息淑军策状师所列布南楠雷南涵展就会员刘浙江万络南独立献都来产立生更版义三际涵展雷兵信庆济人员零员零越流密员零卫流流究知南息豫川网向雷态次庆济简络过制状南至异电态阔豫川处序海动状态南网向状雷服他豫川逐渐靠近研海动豫川更钟构息态阔豫川距离研豫川足够近雷南即相钟序成浙江川例越=例卫=天南航豫至仍柏向迅宝雷简络就向减辑飞所南楠雷豫川雷简络必须舶舶减弱南只必列布动网会电限雷区天南副就篇电究必错过教授雷万络淑南这副报义三际涵展豫人员刘浙江万络他雷根信航江更会重=仍豫川雷列布必须南就必须至即至重叠雷豫川足离东来南迅限服向更广阔雷区天列布更义三际涵展无论报处序献都来产还报匀浙来产状态南豫川都会独立/靠拢0的现象南帐们宝么聚集息某态阔位职南宝么聚集息广阔位逐雷位职南篷向雷聚集位职雷确逐则依赖序/标聚集南副就报说南航豫雷篷向位职万决序服靠务拢余更江楠南研究豫川网状所电豫川靠务拢雷变造情况就究迅跟踪整阔豫川网雷状态更这里相协重丽献喻临普状雷豫川网网向靠务拢就无过豫川来产雷逐义更州豫川网雷豫川集/会替程施决力图决返回接择遍性规程施力律速回接/择合高遍性规程R卫会豫川网雷网向靠务拢就无程防R卫究迅逐义会拉临约R卫该越替E替决该越同施决伸施施照卫同何照框然程施径鲁z棒加接程框验充径证这R卫雷舶络程施择至准械充智形好地弹施该束础防存耦施决伸施耦指束础防存耦施决伸施耦指\越越服他同秦照由既可知程/流遍性规方差R卫反丽雷报豫川网状所电豫川网向雷/收敛0程度或者说是粒子群体的离散程度程R卫越络程防回接/就越趋于收敛两反之程防回接/处于分散状态程回接距典型位置就越远。

基于混沌搜索的粒子群优化算法

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群觅食行为的研究，在求解连续非线性优化问题时有较强的鲁
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内求得高质量的解而且具有稳定的收敛特性，已经得到了广泛进化后期收敛速度慢，对于的应用。 ’() 算法的主要缺点有：
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每个粒子根据公式（% ）来更新自己的速度和位粒子 # 的速度，置：
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算法变量数平均最大最小
! 和混沌搜索步数 $/ :;<；
随机生成 7 个粒子的 %3 和 8 （ …，，令 /1 ’456 ! ： !， 8） 3 3 1% ，
%
引言
粒子群优化（’() ）算法是一种现代启发式算法，源自对鸟
解。
% （"#%，表示粒子 # 令 ! 表示搜索空间的维数， "#$ "#!，…， "#!） % 当前的位置，（& #%， …，表示粒子 # 曾经达到的最好位 & #$ & #!， & #!） % 置，种群中最优粒子的序号用 ’ 表示，（( #%， …，表示 ( #$ ( #!， ( #!）

基于粒子群优化的混沌加密算法研究

基于粒子群优化的混沌加密算法研究随着信息技术的不断发展和应用，数据的保密性和安全性也变得越来越重要。

因此，信息安全技术也被赋予了更大的重要性和紧迫性。

在这样一个背景下，混沌加密算法逐渐成为了保护数据安全的重要手段之一。

混沌加密算法作为一种新的对称加密方法，与传统的加密算法相比，在安全性和效率方面具有更好的表现。

同时，混沌加密算法中的混沌映射也因其非线性、随机性强的特点被广泛应用于密码学、通信、控制等领域。

而基于粒子群优化的混沌加密算法则是在传统混沌加密算法的基础上引入了粒子群优化算法，通过不断优化参数，增加了算法的可靠性和安全性。

在基于粒子群优化的混沌加密算法中，通过构建动力学模型，将明文数据映射到混沌序列中，以此加密明文，从而达到保护数据安全的目的。

而通过粒子群优化算法，可以寻找到更优的加密参数，提高了混沌加密算法的可靠性和安全性。

在具体实现中，基于粒子群优化的混沌加密算法主要分为以下几个步骤：第一步，构建混沌序列。

混沌序列是基于初始值和混沌映射函数生成的不规则数列，其具有高度的随机性和复杂性，是实现混沌加密的核心。

第二步，选取初始值。

初始值对于混沌序列的生成有着至关重要的影响，所选取的初始值需要经过一定规则的选择，以保证混沌序列的随机性和复杂性。

第三步，构造密钥空间。

密钥空间是指可以使混沌加密算法工作在高强度状态下的一组参数，可以通过调整密钥空间的参数，达到更好的加密效果。

第四步，加密明文数据。

利用混沌序列来对明文进行加密，加密算法支持多种数据类型的加密，包括文本、图像、音频等。

第五步，解密密文数据。

解密过程是将密文进行解密并恢复为原始的明文数据，同样可以支持多种数据类型的解密。

基于粒子群优化的混沌加密算法不仅可以应用在数据保护上，还有很多其他的应用场景，包括网络安全、密码学、通信系统等。

尤其对于一些对安全性要求较高的应用场景，基于粒子群优化的混沌加密算法可以起到重要的作用。

总之，随着信息技术的不断发展和应用，数据的保密性和安全性越来越受到重视。

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

其中，为迭代代数，（）ｔＰｔ是粒子ｉ的历史最优
点；ｔ当前粒子群的全局最优点；，：Ｐ（）是ｃｃ为学习
因子，常在０～２间取值。ａｄ（通ｒｎ）和ｒｎ）在ａｄ（是［，］上的两个相互独立的随机数。０１混沌优化算法的基本思想是把混沌映射所产生的混沌序列通过线性变换映射到优化变量的取值区间，后进行搜索。然一般混沌优化算法分为 “ 粗
粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索，用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群利
优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。关键词：ｅｔＴｎ映射；混沌；粒子群优化算法；多样性
群算法的进化方程如下：（ｔ＋１＝）（）＋Ｃｒｎ１）Ｐｔ一ｔｌａｄ（（（）
收稿日期：０００ —３２１－９１
搜索起始点选择不当所导致的搜索时间过长或迭
代次数过多的问题。
Ｔｎ映射的递推公式如下：ｅｔ
ｇｔｉｉｓｃ映射进行混沌搜索引。相对Ｌｇｓｃ映射而ｏｉｉｔ
搜索”和得到较优解后以较优解为中心增加一小扰
动而进行的局部 “ 细搜索 ” 由于混沌搜索可以遍历。空间内所有状态，当空间较大时，历时间就较长；遍当搜索起始点或控制参数选择不合适时，要经过需很长时间的搜索才能达到收敛要求。于产生混沌用序列的混沌映射方程主要有Ｌｇｓｃ映射和Ｔｎ映ｏｉｉｔｅｔ射两种，Ｌｇｓｃ射不同的是，ｅｔ射所产生和ｏｉｉ映ｔＴｎ映的混沌序列的概率密度分布函数对初值不敏感，因

基于混沌序列的粒子群优化算法

基于混沌序列的粒子群优化算法
孟红记;郑鹏;梅国晖;谢植
【期刊名称】《控制与决策》
【年(卷),期】2006(21)3
【摘要】提出一种改进粒子群局部搜索能力的优化算法.对于陷入局部极小点的惰性粒子,引入混沌序列重新初始化,在迭代中产生局部最优解的邻域点,帮助惰性粒子逃离束缚并快速搜寻到最优解.对经典函数的测试计算表明,改进的混合算法通过微粒自适应更新机制确保了全局搜索性能和局部搜索性能的动态平衡,而且保持了PSO计算简洁的特点,在收敛速度和精度上均优于普通的PSO算法.
【总页数】4页(P263-266)
【关键词】粒子群;混沌序列;优化;局部极小点
【作者】孟红记;郑鹏;梅国晖;谢植
【作者单位】东北大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于Tent混沌序列的粒子群优化算法 [J], 田东平
2.基于混沌序列的自适应粒子群优化算法 [J], 侯力;王振雷;钱锋
3.基于量子粒子群优化算法的新型正交基神经网络分数阶混沌时间序列单步预测[J], 李瑞国;张宏立;王雅
4.一种基于空间混沌序列的量子粒子群优化算法及其应用 [J], 靳雁霞;师志斌
5.一种基于混沌序列的粒子群优化算法 [J], 杨松铭
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一种基于混沌优化的混合粒子群算法

收稿日期:2009-03-12;修回日期:2009-05-29基金项目:辽宁省教育科研计划项目(2004F012)作者简介:邹　毅(1971-),男,辽宁沈阳人,副教授,研究方向为优化算法及智能控制理论。

一种基于混沌优化的混合粒子群算法邹　毅,朱晓萍,王秀平(沈阳工程学院电气工程系,辽宁沈阳110136)摘　要:粒子群算法是一类基于群智能的优化搜索算法。

该算法初期收敛很快,但后期易陷入局部最优点。

为了提高粒子群算法的性能,将粒子群算法全局搜索的快速性和混沌算法的一定范围内的遍历性二者结合,提出一种基于混沌优化的混合粒子群算法。

该算法首先用粒子群算法进行快速搜索,当出现早熟收敛时,对局部较优的部分粒子和全局极值采用混沌优化策略。

对两个典型的测试函数进行仿真表明,该算法能够摆脱局部极值,得到全局最优。

将其用于(N +M )系统费用模型求解,得到最优解,同样验证了该算法搜索效率、精度优于一般的粒子群算法,同时具有较好的收敛稳定性。

关键词:粒子群算法;混沌;优化;混合;(N +M )容错中图分类号:TP306.1 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2009)11-0018-05A H ybrid PSO AlgorithmB ased on Chaos OptimizationZOU Y i ,ZHU Xiao 2ping ,WAN G Xiu 2ping(Department of Electrical Engineering ,Shenyang Institute of Engineering ,Shenyang 110136,China )Abstract :Particle Swarm Optimization (PSO )is a kind of optimizations based on swarm intelligence.The algorithm weaken quickly in ini 2tial stage ,but fall into local extreme value easily in the latter.With PSO algorithm ’s rapid global searching and chaos ’s ergodicity in cer 2tain range ,a hybrid PSO algorithm based on chaos is presented.The algorithm fast search with PSO algorithm first ,then the chaos opti 2mization is adopted for the better part of the particles and global extreme value when the optimization is in premature and convergence.The test of the two functions and solving the optimization of (N +M )fault -tolerant system show that search efficiency ,accuracy of hy 2brid PSO algorithm are better than general PSO algorithm ,while with better convergence stability.K ey w ords :PSO algorithm ;chaos ;optimization ;hybrid ;(N +M )fault -tolerant0　引　言粒子群优化(Particle Swarm Optimization ,PSO )是一类基于群智能的优化搜索算法,是由K ennedy 和E 2berhart 通过对鸟群飞行行为研究,于1995年提出的仿生进化算法[1～3]。

基于Tent混沌序列的粒子群优化算法

—180—基于Tent 混沌序列的粒子群优化算法田东平1,2(1. 宝鸡文理学院计算机软件研究所，宝鸡 721007；2. 宝鸡文理学院计算信息科学研究所，宝鸡 721007)摘要：针对粒子群优化算法易陷入局部极值和进化后期收敛速度缓慢的问题，提出基于Tent 混沌序列的粒子群优化算法，应用Tent 映射初始化均匀分布的粒群，提高初始解的质量，设定粒子群聚集程度的判定阈值，并引入局部变异机制和局部应用Tent 映射重新初始化粒群的方法，增强算法跳出局部最优解的能力，有效避免计算的盲目性，从而加快算法的收敛速度。

仿真实验结果表明，该算法是有效的。

关键词：粒子群优化算法；Tent 映射；变异机制；判定阈值；收敛速度Particle Swarm Optimization AlgorithmBased on Tent Chaotic SequenceTIAN Dong-ping 1,2(1. Institute of Computer Software, Baoji University of Arts and Science, Baoji 721007;2. Institute of Computational Information Science, Baoji University of Arts and Science, Baoji 721007)【Abstract 】Aiming at the problems of easily getting into the local optimum and slowly converging speed of the Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm, a new PSO algorithm based on Tent chaotic sequence is proposed. The uniform particles are produced by Tent mapping so as to improve the quality of the initial solutions. The decision threshold of particles focusing degree is employed, and the local mutation mechanism and the local reinitializing particles are introduced in order to help the PSO algorithm to break away from the local optimum, whick can avoid the redundant computation and accelerate the convergence speed of the evolutionary process. Simulation experimental results show this algorithm is effective. 【Key words 】Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm; Tent mapping; mutation mechanism; decision threshold; convergence speed计算机工程 Computer Engineering 第36卷第4期Vol.36 No.4 2010年2月February 2010·人工智能及识别技术· 文章编号：1000—3428(2010)04—0180—03文献标识码：A中图分类号：TP301.61 概述粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是种进化算法，是Kennedy 等人在对鸟类、鱼类群集活动时所形成的协同智能进行总结而提出的[1]。

基于Tent混沌序列的粒子群优化算法概要

—180基于Tent混沌序列的粒子群优化算法田东平1,2(1.宝鸡文理学院计算机软件研究所，宝鸡721007;2.宝鸡文理学院计算信息科学研究所，宝鸡721007摘要:针对粒子群优化算法易陷入局部极值和进化后期收敛速度缓慢的问题，提出基于Tent混沌序列的粒子群优化算法应用Tent映射初始化均匀分布的粒群，提高初始解的质量，设定粒子群聚集程度的判定阈值，并引入局部变异机制和局部应用Tent映射重新初始化粒群的方法，增强算法跳出局部最优解的能力，有效避免计算的盲目性，从而加快算法的收敛速度。

仿真实验结果表明，该算法是有效的。

关键词：粒子群优化算法;Tent映射;变异机制；判定阈值;收敛速度Particle Swarm Optimizati on AlgorithmBased on Tent Chaotic Seque neeTIAN Dong-ping 1,2(1.1 nstitute of Computer Software, Baoji Un iversity of Arts and Scien ee, Baoji 721007;2. I nstitute of Computatio nal In formatio n Scie nee, Baoji Un iversity of Arts and Scie nee, Baoji 721007【Abstract 】Aiming at the problems of easily getting into the local optimum and slowly conv ergi ng speed of the Particle Swarm Optimizatio n(PSO algorithm, a new PSO algorithm based on Tent chaotic seque nee is proposed. The uniform particles areproduced by Tent mapp ing so as to improve the quality of the in itial soluti ons. The decision threshold of particles focusing degree is employed, and the local mutation mechanism and the local reinitializing particles are introduced in order to help the PSO algorithm to break away from the local optimum, whick can avoid the redundant computati on and accelerate the conv erge nee speed of the evoluti onary process. Simulation experimental results show this algorithm is effective.【Key words 】Particle Swarm Optimizatio n( PSO algorithm; Tent mapp ing; mutatio n mecha ni sm; decisi on threshold; conv erge nee speed计算机工程Computer Engineering第36卷第4期Vol.36 No.4 2010 年2 月February 2010人工智能及识别技术•文章编号：1000—3428(201004— 0180- 03文献标识码:A中图分类号:TP301.61概述粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO算法是种进化算法，是Kennedy等人在对鸟类、鱼类群集活动时所形成的协同智能进行总结而提出的［1］。

tent对粒子群优化算法的改进 -回复

tent对粒子群优化算法的改进-回复粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种优化算法，模拟了鸟群或鱼群等群体在搜索过程中的协同行为。

该算法通过不断调整粒子的位置和速度，以寻找使目标函数最小化或最大化的最优解。

然而，PSO算法在应用中存在一些问题，需要进行改进。

一、初始粒子群的设置在PSO算法中，初始粒子群的位置和速度对算法的性能起着重要作用。

一般而言，初始粒子群的设置是随机的，这样很容易陷入局部最优解。

为了改进这一问题，可以使用一些启发式方法，如遗传算法等，来生成初始粒子群，以增加算法的多样性和全局搜索能力。

二、粒子速度的调整在传统的PSO算法中，粒子速度的更新公式很简单，只考虑了粒子自身的最优位置和全局最优位置。

这种更新方式容易导致算法陷入局部最优解或者震荡。

为了改进这一问题，可以考虑引入一些其他因素，如惯性权重、邻域信息等。

惯性权重可以用来平衡全局搜索和局部搜索，邻域信息可以用来增加粒子之间的交流和合作。

三、收敛速度的控制PSO算法在某些情况下会出现过早收敛或者收敛速度过慢的问题。

为了解决这一问题，可以使用自适应调整惯性权重的方法。

通过引入自适应惯性权重，可以根据粒子群的运行状态动态调整惯性权重，以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。

四、避免骤变问题在标准PSO算法中，由于粒子的速度和位置的连续变化，容易出现骤变问题。

骤变问题可能导致算法搜索过程中的振荡和不稳定性。

为了解决这一问题，可以使用非连续PSO（Discrete Particle Swarm Optimization, DPSO）算法。

DPSO算法将粒子位置的取值限制在一个离散的解空间中，避免出现骤变问题，同时可以更好地处理问题的特征。

五、局部搜索的引入由于PSO算法的全局搜索能力较强，但局部搜索能力相对较弱。

为了提高算法的局部搜索能力，可以引入一些局部搜索的方法，如局部优化算法（如爬山法、模拟退火等）或者局部搜索动态更新的方法。

混沌粒子群算法

混沌粒子群算法混沌粒子群算法是一种基于混沌理论和粒子群算法的优化算法。

它结合了混沌系统的随机性和粒子群算法的协同搜索能力，能够有效地解决各种优化问题。

混沌粒子群算法的基本思想是通过引入混沌系统的随机性，增加算法的多样性和全局搜索能力。

在算法的初始化阶段，通过混沌映射生成一组随机解，并将其作为粒子的初始位置。

然后，根据粒子的当前位置和速度，利用粒子群算法的思想更新粒子的位置和速度。

在更新的过程中，通过引入混沌映射产生的随机扰动，增加了解的多样性，从而提高了算法的全局搜索能力。

混沌粒子群算法的核心是混沌映射。

混沌映射是一类具有混沌特性的非线性动力系统，具有敏感依赖于初值的特点。

混沌映射产生的随机数序列具有高度的随机性和不可预测性，能够增加算法的多样性。

常用的混沌映射有Logistic映射、Henon映射、Tent映射等。

混沌粒子群算法的具体步骤如下：1. 初始化粒子群的位置和速度，选择合适的参数。

2. 计算每个粒子的适应度值，评估当前解的优劣。

3. 根据适应度值更新粒子的最佳位置和全局最佳位置。

4. 根据粒子的最佳位置和全局最佳位置，更新粒子的速度和位置。

5. 判断终止条件，如果满足则输出全局最佳解，否则返回第3步。

混沌粒子群算法在实际应用中具有广泛的应用价值。

它可以用于解决函数优化问题、组合优化问题、机器学习问题等。

与其他优化算法相比，混沌粒子群算法具有以下优点：1. 全局搜索能力强。

通过引入混沌映射产生的随机扰动，增加了解的多样性，能够更好地避免陷入局部最优解。

2. 收敛速度快。

通过粒子群算法的协同搜索能力，能够快速找到最优解。

3. 参数设置简单。

相对于其他优化算法，混沌粒子群算法的参数设置相对简单，不需要过多的调参工作。

然而，混沌粒子群算法也存在一些不足之处。

例如，算法的收敛性和稳定性还需要进一步的研究和改进。

此外，算法对问题的特征依赖较强，对于不同类型的问题，需要进行适当的算法调整和参数设置。

基于混沌序列的粒子群算法

基于混沌序列的粒子群算法摘要：对标准PSO算法进行分析的基础上，针对PSO算法中的早熟收敛问题，提出了一种基于混沌序列的PSO算法（CPSO）。

CPSO算法能够保证粒子种群的多样性，使粒子能够有效进行全局搜索；并以典型的基准优化问题进行了仿真实验，验证了CPSO 的有效性。

关键词：粒子群算法；多样性；收敛性；混沌序列0 引言粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是1995年由美国社会心理学家Kennedy和电气工程师Eberhart受人工生命研究结果的启发共同提出的一种群体智能算法，它与其他进化算法一样，也是基于“种群”和“进化”，通过个体之间的协作和竞争，实现复杂空间最优解的搜索。

同其他算法比较，PSO的优势在于简单、容易实现并且没有许多参数需要调整，已经被广泛应用于约束优化、电力系统、神经网络等领域。

PSO算法提出以来，为了提高收敛的全局性，主要是保证粒子的多样性。

Lovbjerg提出了一种自组织临界点控制算法，对每个微粒增加了当前临界值属性，以达到控制种群多样性的目的；Suganthan引入了空间邻域的概念，保证群体的多样性；Miranda等人则使用了变异、选择和繁殖多种操作同时自适应确定速度更新公式中的邻域最佳位置以及惯性权值和加速常数保证了群体的多样性；为了避免PSO算法的过早收敛问题，Riget 和Vesterstr提出了一种保证种群多样性的粒子群算法（Attractive and Repulsive Particle Swarm Optimizer，简称ARPSO）。

曾建潮等提出了一种保证全局收敛的PSO算法（简称SPSO），当x k(t)=p g=p k时，粒子k停止进化，在搜索空间中随机产生一个新的粒子来代替停止的粒子，与其余经过更新p i，pg PSO的全局收敛能力与速度。

1 基本粒子群算法与其他演化算法类似，PSO也是基于群体的。

将每个个体看作是n搜索空间中以一定的速度飞行，根据对环境的适应度将群体中的设：X i=(x i1,x i2,…，x in)为粒子iV i=(v i1,v i2,…，v in)为粒子iP i=(p i1,p i2,…,p in)为粒子iPbest表示；P g=(p g1,p g2,…，p gn)所有粒子经历过的最佳位置，称为全局最好位置，也可用Gbest 表示。

基于改进Tent映射的自适应变尺度混沌粒子群算法

基于改进Tent映射的自适应变尺度混沌粒子群算法
李国晓;韦世丹
【期刊名称】《水力发电》
【年(卷),期】2017(043)002
【摘要】为改善标准粒子群优化算法本身存在的缺陷,引入种群混沌初始化方法、参数自适应调整策略、早熟判断机制以及基于改进Tent映射的变尺度混沌局部搜索方法对原有算法进行改进,提出一种基于改进Tent映射的自适应变尺度混沌粒子群算法(Improved Adaptive Chaos PSO,IACPSO).多种高维Benchmark函数的计算结果表明,IACPSO算法在计算精度、优化稳定性及收敛速度方面均明显优于其他改进粒子群优化算法.
【总页数】5页(P89-93)
【作者】李国晓;韦世丹
【作者单位】广东水利电力职业技术学院,广东广州 510635;广东水利电力职业技术学院,广东广州 510635
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于Logistic和Tent双重映射的混沌粒子群算法 [J], 彭业飞;杨露菁;黄璜
2.改进的变尺度混沌粒子群算法及其应用 [J], 王俭臣;单甘霖;刘东平;赵志宁
3.基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法 [J], 魏玉琴;戴永寿;张亚南;陈健;
丁进杰
4.基于Tent混沌映射的改进的萤火虫算法 [J], 刘园园;贺兴时
5.基于Logistic和Tent双重映射的混沌粒子群算法 [J], 彭业飞;杨露菁;黄璜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于混沌序列的粒子群优化算法

通过对标准粒子群算法的分析，可以发现，当某一粒子发现一个当前最优位置时，其它的粒子将迅速向其靠拢。那么如果该位置是局部最优点，该粒子群将无法继续进行搜索，为了使粒子群能够继续进行搜索，该粒子应该由一个有活力的粒子代替。因此，文中提出了一种利用混沌搜索来实现 “ 惰性”粒子重新初始化的方法，基于混沌序列具有遍历性的特点，引入混沌序列可在迭代中产生局部最优解的领域点，从而帮助惰性粒子摆脱束缚，并快速搜寻到最优解。混沌搜索是通过混沌映射迭代产生混沌序列；然后将混沌变量的值域利用载波方式映射到优化变量的取值空间。这种嵌入混沌序列的粒子群优化算法称之为ＣＳＣａｔａｉｅｗｒｐｍｚｔｎｏＰＯ（ｈｏｃｒｃａｍＯｔｉｉｉＰｔｌＳｉａｏ下面是混沌搜索的过程：
１标准的粒子群优化算法
标准Ｐ０算法是将每个备选解看作是Ｄ维搜索空间当中的一个没有体积的粒子。Ｓ其在搜索空间中以一定的速度飞行，且这个速度是根据它本身的飞行经验和同伴的飞行经验进行动态调整的，直到群体中的个
体飞行至环境适应度高的区域。
假设在Ｄ维搜索空间中有 Ⅳ个微粒组成一个微粒群，第ｉ个粒子表示其在Ｄ维搜索空间中的位置向量
权数；。非负常一重系ｃ都是和ｃ数，般取ｃｃ＝；（和ｆ取值０］两个随。：２ｔ（为在【１＝）），上的独立机数；为Ｗ
惯性权重，取质性权重ｗ由最大ｗ线性减小到最小ｗ，ｗ＝０９ｍｍ．，Ｗｉ．为总迭代次数。＝０４，ｆ
收稿日期：２１ — ４１０００ —４
作者简介：杨松铭（９７，男，浙江仙居人，硕士研究生，研究方向：１８～）智能算法，ｙｎｓｎｍｎｌ８＠ｌ３Ｃｌ。ａｇ０ｇｉｇ９７６．ｌＯｌ

基于Tent映射混沌粒子群的快速指纹特征匹配

基于Tent映射混沌粒子群的快速指纹特征匹配吴一全;张金矿【期刊名称】《信号处理》【年(卷),期】2011(27)2【摘要】为了进一步提高指纹匹配算法的计算效率,本文提出了一种基于改进的Tent映射混沌粒子群优化的快速指纹特征匹配算法.首先,将粒子群优化引入基于指纹细节特征的点模式匹配中,并利用混沌的类随机性和高遍历性克服基本粒子群算法的不足.考虑到Tent映射比Logistic映射具有更好的遍历性,且基于Tent映射的混沌优化可进一步提高寻优效率,故利用改进的Tent映射混沌粒子群算法优化指纹细节特征匹配的几何变换参数估计,提高搜索过程的收敛精度和运算速度;然后,采用分层匹配的方法,设计丁相应的细节特征匹配适应度函数,在粗匹配后利用具有平移旋转不变性的细节特征点的局部结构信息确定特征点对的匹配关系,以抵抗指纹图像旋转、平移和局部非线性形变等因素的影响;最后,给出了针对FVC2006指纹数据库进行的大量指纹细节特征匹配实验的结果及其客观定量评价.结果表明:与最近文献中提出的基于遗传算法的指纹特征匹配算法相比,本文提出的方法匹配精度更高,且运算速度提高了约一倍.%Fingerprint matching is one of the key parts in fingerprint identification system. To further improve the computational efficiency and matching accuracy of the fingerprint matching algorithm, a fast fingerprint minutiae matching algorithm based on improved Tent map chaotic particle swarm algorithm is proposed in this paper. Firstly, the particle swarm optimization is introduced into point pattern matching based on fingerprint minutiae. The chaotic genus-randomness andergodicity are used to overcome the defects of basic particle swarm algorithm, which it is easy to fall into local extremum, slow to converge in later stage and its precision is low. In view that Tent map has better ergodicity than Logistic map and chaotic optimization based on Tent map can further improve searching efficiency, parameter estimation of the geometric transformation for fingerprint minutiae matching is optimized by the modified Tent map chaotic particle swarm algorithm, in order to improve the convergence accuracy and operation speed. Then, a hierarchical matching method is adopted. The corresponding fitness function for minutiae matching is designed and implementation procedures of the algorithm are given.The matching relation of the minutiae pair is determined by the local structural information of the translation-rotation-invariant minutiae after the coarse matching, to resist the effect of rotation, translation, local non-linear deformation and noise of the low-quality fmgerprint image introduced in the course of image acquisition. Finally, a large number of experimental results of fingerprint minutiae matching aiming at the FVC2006 fingerprint database are given. The corresponding objective quantitative evaluation is performed. The results show that the proposed algorithm not only obtains higher matching precision, but also its computation speed is increased by twice, when compared with the fingerprint minuLiae matching algorithm based on genetic algorithm proposed recently. The proposed algorithm meets the real-time requirements and has been successfully applied to fingerprint personal identification system.【总页数】6页(P168-173)【作者】吴一全;张金矿【作者单位】南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏,南京,210016【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于改进Tent映射的自适应变尺度混沌粒子群算法 [J], 李国晓;韦世丹2.基于Tent映射的混沌粒子群优化算法及其应用 [J], 张学良;温淑花;李海楠;卢青波;武美先;王晓丽3.基于Logistic和Tent双重映射的混沌粒子群算法 [J], 彭业飞;杨露菁;黄璜4.基于Tent映射的混沌粒子群优化算法 [J], 武美先;张学良5.基于Logistic和Tent双重映射的混沌粒子群算法 [J], 彭业飞;杨露菁;黄璜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

混沌粒子群优化算法

混沌粒子群优化算法
高鹰;谢胜利
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2004(031)008
【摘要】枉子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法.本文把混沌寻优思想引入到粒子群优化算法中,这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前粒子群体中的最优粒子进行混沌寻优,然后把混沌寻优的结果随机替换粒子群体中的一个粒子.通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度.仿真结果表明混沌粒子群优化算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法.
【总页数】3页(P13-15)
【作者】高鹰;谢胜利
【作者单位】华南理工大学电子与信息学院,广州,510641;广州大学信息机电学院计算机科学与技术系,广州,510405;华南理工大学电子与信息学院,广州,510641【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于分群策略的混沌粒子群优化算法 [J], 薛文;苏宏升
2.基于混沌粒子群优化算法的相机参数标定方法 [J], 王琳霞;陈广锋
3.给水管网混沌粒子群优化算法及模型实验研究 [J], 王伟伟; 车然娜; 丁超; 贺海浪;
徐彬彬
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.基于动态自适应混沌粒子群优化算法的干线协调控制方法 [J], 郭海锋;黄贤恒;徐甲;乔洪帅
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矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。