一种基于Hénon映射和m-序列的混沌序列密码算法研究

在详细分析二维Hénon映射的混沌和密码学特性的基础上,结合收缩式发生器,提出一种基于m-序列和Hénon混沌序列的混合混沌序列密码算法.同时对该系统的安全性能进行了深入分析,理论和实验结果表明在有限精度实现下,该方法可以有效提高混沌系统的复杂性和周期性,并且算法安全性高、运算速度快,适于在Internet上对多媒体信息的保密传输.     

一种基于Hénon映射和Feistel结构的分组密码算法研究

混沌序列具有对初值和系统参数敏感等特点,因此非常适合应用于信息加密.本文在详细分析Hénon映射的混沌和密码学特性的基础上,提出一种基于Feistel结构和Hénon映射混沌分组密码算法,该算法最大的优点加密的轮次和子密钥的构造是基于混沌系统动态更新的,通过子密钥的动态生成,密码系统的随机性、复杂性得到了极大的提高.同时理论和实验表明,该算法具有较高的安全性,能够抵抗差分和线性密码分析.     

基于Hénon映射的自适应克隆选择优化算法

免疫算法与遗传算法都存在的不成熟收敛问题。混沌优化方法是近年出现一种新的优化技术,通常使用Logistic或Tent映射产生混沌序列进行搜索,Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数切比雪夫型分布,当最优值落在[0,1]的中间位置时,这种分布特性会影响全局搜索能力和效率。而Tent映射也存在迭代易落入小周期循环的问题。针对免疫算法和混沌优化算法中存在的缺陷,该文用变尺度的搜索策略,提出了一种基于Hénon映射的自适应克隆选择的优化算法,数值仿真结果表明,该文提出的算法提高了局部搜索的能力及其计算效率,算法可行有效。     

基于Hénon混沌与动态非线性方程的改进粒子群优化算法*

为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出了两种新方法并行改进粒子群优化算法惯性权重：对适应度值比平均值差的粒子,用所设计的动态Hénon混沌映射公式调整惯性权重,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优值,动态寻找全局最优值;对适应度值好于或等于平均值的粒子,用提出的动态非线性方程调整惯性权重,在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛。两种方法前后相辅相成、动态协调,使两个动态种群相互协作、协同进化。采用不同复杂程度的标准测试函数进行实验,结果发现,该算法在不同情况下都超越了同类著名改进粒子群优化算     

基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法

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。     

基于群体适应度方差的自适应混沌粒子群算法*

已有的混沌粒子群算法多使用Logistic混沌映射,但Logistic混沌映射产生的混沌序列不够均匀,影响了混沌粒子群算法的性能。提出在混沌粒子群算法中引入均匀性更好的An混沌映射,利用An混沌映射初始化粒子群的位置和速度,并通过适应度方差的变化来自适应控制部分粒子进行混沌更新,来改善混沌粒子群算法的性能。数值仿真的结果表明,改进算法的收敛性和全局搜索能力都有所提高,能有效避免早熟收敛。     

基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法

研究粒子群算法优化问题,由于标准粒子群优化算法(PSO)在高维复杂函数优化中易早收敛,影响全系统优化。为改进的混合粒子群优化算法,提出了一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法(CDEHPSO)。把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化操作中。在算法进化过程中,通过一种粒子早熟判断机制,在基本粒子群优化算法中引入了差分变异、交叉和选择操作,对早熟粒子个体进行差分进化操作,从而维持了种群的多样性并有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,相比于粒子群优化算法和差分进化算法(DE),CDEHPSO算法具有收敛速度快、搜索能力强的优点。     

基于受控混沌映射的简化粒子群优化算法

为了克服粒子群算法早熟收敛和收敛精度不高的缺陷,提出了基于受控混沌映射的简化粒子群优化算法。该算法在采用去除了速度项的简化粒子群算法结构基础上,用受控混沌变量来描述惯性权值,并且对进化停滞的个体和全局极值进行变异操作。数值实验结果表明,新算法在收敛速度和收敛精度方面较已有方法有了明显提高,具有更强的摆脱局部极值的能力。     

一种基于混沌的自适应粒子群全局优化方法

充分利用粒子群优化算法的收敛速度较快及混沌运动的遍历性、随机性以及对初值的敏感性等特性,考虑到惯性因子对多样性的影响,通过引入早熟收敛程度评价机制,采用逻辑自映射函数来产生混沌序列,提出一种基于混沌思想的自适应混沌粒子群优化（ACPSO）算法,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。仿真结果表明提出的自适应混沌粒子群优化算法的性能明显优于一般混沌粒子群优化算法。     

基于自适应变异的混沌粒子群优化算法

粒子群优化算法参数少,寻优速度快,但其寻优效率低且在寻优后期易早熟收敛。为改善其寻优性能,在标准粒子群优化算法中,通过引入混沌映射和自适应变异策略,提出具有自适应变异的混沌粒子群优化（ACPSO）算法,以增强种群的全局寻优性能和局部寻优效率。六个基准测试函数的仿真结果表明,ACPSO算法比已有的五个算法具有更好的寻优能力。