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一种新型Skew Tent映射的混沌混合优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对已有的混沌优化算法几乎都是利用Logistic映射作为混沌序列发生器,而该混沌序列的概率密度函数呈两头多、中间少的切比雪夫型的分布性质,不利于搜索的效率和能力,为此,首先构造一种新型混沌映射序列发生器—Skew Tent映射并结合迭代优化特点加以改进,然后分析了它的混沌特性.其次,将改进的混沌映射与Alopex启发算法相结合,充分发挥Alopex算法的快速搜索能力和混沌优化全局寻优的特性,提出一种混沌混合优化算法,提高了算法的收敛速度和有效搜索全局最优解.最后,仿真算例验证了该算法的有效性和Skew Tent混沌映射的应用前景. 相似文献
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针对人工鱼群算法(AFSA)易陷入局部最优的问题,提出一种基于双混沌映射的人工鱼群算法(CAFSA)。该方法利用Tent映射的均匀分布性产生混沌初始鱼群,增加搜索的多样性;其次在人工鱼群演化陷入局部最优时,利用局部分布均匀的Logistic映射生成混沌变异算子对其产生扰动,使其跳出局部最优值,向全局最优值靠近。仿真实验表明,改进后的算法比基本人工鱼群算法的全局寻优能力更强,搜索精度更高。 相似文献
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基于混沌遗传算法的组播路由优化研究? 总被引:3,自引:0,他引:3
在采用混沌遗传算法优化多目标QoS组播路由时,为克服Logistic映射收敛速度不快,而使传统混沌遗传算法优化效果不好的缺陷,将Tent混沌遗传算法引入QoS组播路由问题的求解中。该算法利用Tent混沌映射优越的区间均匀搜索能力,对通过遗传优选出的个体再次进行混沌优化,优化出适应度最高的个体进行交叉变异,从而保证足够多的下一代,以致算法不会陷入早熟。仿真结果表明,该算法优于Logistic混沌遗传算法,有效地改进了搜索效率,且收敛速度更快、更稳定。 相似文献
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基于混沌反控制的Tent映射伪随机序列发生器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
应用混沌反控制思想有意识地去产生混沌,进而应用混沌系统的伪随机特性进行伪随机序列发生器设计。针对Tent映射在有限精度实现时产生伪随机序列所存在的周期过短问题,应用混沌反控制,对Tent映射加入控制输入,从而解决了输出伪随机序列周期过短的问题,并通过阈值的在线调节输出0-1伪随机序列。证明了受控Tent映射是Lyapunov指数意义下混沌的,分析了Tent映射混沌反控制所产生的伪随机序列的安全性和计算效率,理论分析和仿真结果都证明了这种设计伪随机序列发生器算法的合理性。 相似文献
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为了提高差分进化算法的寻优速度、克服启发式算法常见的早熟收敛问题, 提出一种基于帐篷映射(Tent)的自适应混沌嵌入式差分进化算法(CLSDE). 算法采用 Tent 映射生成的混沌序列来取代基本DE算法选择操作中的随机数, 充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性. 通过与混沌PSO算法与普通的DE算法比较, 测试函数仿真结果表明, 该算法具有良好的全局搜索能力, 寻优精度较高, 收敛速度快, 鲁棒性好. 相似文献
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针对差分进化算法求解函数优化问题存在过早收敛和不稳定等缺陷,提出一种利用Tent混沌搜索的差分进化算法(TCDE).用Tent映射初始化种群,并以种群搜索到的最优个体为基础产生Tent混沌序列,以提高种群多样性,增强算法跳出局部最优解的能力.几个典型测试函数的测试结果表明TCDE的搜索能力优于DE.将改进算法应用于近似计算导数,仿真结果表明,新算法不仅能近似求解一阶导数,还能近似计算较复杂的高阶导数. 相似文献
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基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为避免粒子群算法后期出现早熟收敛,提出一种基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法。将混沌变量嵌入到标准粒子群算法中,且对参数进行自适应调整。算法采用Tent映射生成的混沌序列来取代基本粒子群算法中的随机数,充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性;惯性权重和学习因子采用非线性的自适应调整策略;建立平均粒距与适应度方差相结合的早熟收敛判断机制,并且以混沌搜索的方式来跳出局部最优。测试函数仿真结果表明,该算法具有良好的全局搜索能力,寻优精度较高,鲁棒性好。 相似文献
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在分析Logistic混沌序列遍历性的基础上,将Logistic混沌序列映射到多极点目标函数的搜索区间来搜索全局最优解。研究混沌优化算法的一般步骤和算例分析,并将混沌优化算法应用于运输路径的最优化选择问题中。研究结果表明了混沌优化算法具有较好的全局搜索最优解能力,同时也验证了其在最优运输路径选择上的可行性和有效性。 相似文献
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为使低维混沌加密系统具有较高的安全性和良好的运算效率,提出一种基于Logistic映射和Tent映射的复合混沌加密系统。通过两种映射互反馈产生密钥序列,再对读取的明文进行加密;同时利用密文反馈的方式来改变混沌映射的迭代次数,使迭代过程具有一定的随机性。结果表明,与单一的Logistic混沌加密相比,该算法具有很大的密钥空间、较高的加密强度和低维混沌加密系统的良好的运算效率,而且能有效地抵抗穷举攻击、统计学攻击和相图攻击。 相似文献
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不同一维混沌映射的优化性能比较研究* 总被引:1,自引:0,他引:1
选择Logistic、Tent、ICMIC、Bernouilli shift、Chebyshev和Sine映射进行分析,比较不同一维混沌映射在解决非线性优化问题时的混沌搜索效果。使用了四种二维函数测试六种映射的全局寻优能力、收敛速度和解的精度,仿真比较了它们的优化性能,得出六种映射在收敛速度和解的精度方面的性能比较结论。 相似文献
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基于函数变换的改进混沌粒子群优化* 总被引:1,自引:0,他引:1
粒子群在搜索过程中容易陷入局部而无法找到全局最优值,为了解决此早熟问题,提出基于函数变换的改进混沌粒子群优化算法。此方法将Logistic映射和改进的Tent映射引入到粒子群中代替随机数;将函数变换引入到粒子的速度、位置更新过程中以凸显全局最优值与局部极优值的差异,从而使粒子跳出局部极优值点,加细搜索进而找到全局最优值点。数值实验表明,基于函数变换的改进混沌粒子群在搜索时间和效率上要优于标准粒子群和基于Logistic映射的混沌粒子群。改进的算法是可行而有效的。 相似文献
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针对阴阳对算法(YYPO)易早熟收敛,提出一种融合Tent混沌映射和维度学习策略的阴阳对优化算法(YYPO-TP)。使用Tent混沌序列初始化阴阳两点生成以增加初始位置分布的均匀性,使用维度学习策略和反向搜索策略设计一种正反向搜索的分割方式,避免算法的早熟,增强算法全局寻优能力。实验结果表明,YYPO-TP相比YYPO在统计学意义上有显著性能优势,在风力发电机参数优化问题YYPO-TP也取得了更优的结果。 相似文献
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支持向量机的参数优化及其在故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对支持向量机分类器的参数优化问题,提出了一种基于混沌遗传算法的参数选择方法。采用轨道均匀分布的反三角函数Logistic映射产生优化变量,等概率搜索优化区间,克服了Logistic映射优化算法对优化区间边缘进行大概率搜索的缺陷;利用混沌的遍历性产生初始群体,对部分适应度较差的个体进行混沌寻优,解决了遗传算法的早熟和收敛问题。将该方法应用于无刷直流电机功率变换器开关管开路故障分类器中,实现了分类器参数优化。结果表明,该算法是可行、有效的。 相似文献