变尺度混沌优化方法及其应用

基于混沌变量,提出一种变尺度混沌优化方法,该方法不断缩小优化变量的搜索空间并不断提高搜索精度,从而有较高的搜索效率,应用该方法对６个测试函数进行优化计算得到了满意的效果。     

双混沌机制优化方法及其应用

为了克服混沌优化方法在缩小优化变量的搜索空间前所进行的盲目搜索,提出一种具有双混沌机制的优化方法。该方法同时利用两种不同的混沌机制在搜索空间进行搜索,根据搜索情况来缩小搜索空间。该方法能够改善算法的通用性,避免了针对不同的优化函数选择搜索参数的缺点。仿真结果表明,该方法的搜索效率明显高于普通的混沌优化方法。     

改进的混沌优化方法及其应用

提出一种改进的混沌优化方法，该方法利用混沌变量对当前点进行扰动，并且通过时变参数逐渐减小搜索进程中的扰动幅度，同时以一定方式确定了时变参数的初值。用改进后的方法对连续对象的全局优化问题进行优化，仿真结果表明，该方法可以显著提高收敛速度和精确性。     

混沌遗传算法(CGA)的应用研究及其优化效率评价

利用混沌运动的遍历性,提出了一种求解优化问题的混沌遗传算法(CGA,Chaos Genetic A1gorithm).该算法的基本思想是把混沌变量加载于遗传算法的变量群体中,利用混沌变量对子代群体进行微小扰动并随着搜索过程的进行逐渐调整扰动幅度.研究结果表明,该方法效果显著,明显提高了优化计算效率.本文将\"平均截止代数\"和\"截止代数分布熵\"作为评价指标,对混沌遗传算法(CGA)的优化效率进行了研究,定量地评价了CGA的优化效率,通过与遗传算法(GA)进行比较,进一步说明了CGA的优化效率高于GA.     

基于混沌优化的非线性预测控制器

针对非线性系统的控制问题,本文将神经网络辨识、混沌优化和预测控制思想有机结合,提出了一种新型非线性预测控制器.该控制器以神经网络作为预测模型,混沌优化算法作为滚动优化策略,避免了非线性预测控制中复杂的梯度计算和矩阵求逆问题.另外在训练神经网络过程中,采用了带混沌机制的自适应学习率的BP算法,以提高神经网络的收敛能力和收敛速度.仿真研究说明了该非线性预测控制器的有效性及实时性.     

混沌大洪水算法求解函数优化问题*

针对函数优化问题,提出一种混沌大洪水混合优化算法,该混合算法基于大洪水算法寻优思想和混沌序列的内在随机性、遍历性和规律性特点。算法在Delphi7环境下编程实现,针对几个典型复杂函数进行优化测试,仿真结果表明,混沌大洪水算法是一种简单有效的算法,在运行效率上明显优于其他算法。     

变尺度混沌算法的BP网络优化*

采用变尺度混沌优化方法代替梯度下降法融入BP神经网络,在优化搜索过程中不断缩小搜索空间,克服了标准BP算法易陷入局部极小的缺点,能有效地寻找到BP神经网络权值的全局最优值。此外,进一步提出变尺度混沌优化与梯度下降法有机结合的算法,能有效缩短单一的变尺度混沌优化BP算法的训练时间。仿真结果表明,改进的BP神经网络具有实现简单、寻优性强和优化效率高等特点。     

基于幂函数载波的混沌优化方法及其应用

在对Log istic映射轨道概率密度深入分析的基础上,提出了基于幂函数载波的混沌优化方法,分析了幂函数载波对混沌轨道概率密度、遍历性的影响.复杂函数优化的仿真结果表明,幂函数载波方式能更为有效地发挥混沌优化的全局和局部搜索能力,证实了幂函数载波混沌优化方法的有效性.     

不同一维混沌映射的优化性能比较研究*

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。     

混合混沌优化方法及其在非线性规划问题中的应用

结合逐次优化、禁忌搜索和变尺度混沌优化方法的优点,提出了一种混合混沌优化方法。该方法具有逐次优化算法的隐性并行性和收敛性,禁忌搜索的智能性和变尺度混沌优化方法的快速性。仿真计算表明,该方法具有实现简单,优化效率高,鲁棒性强等特点。     

一种新的遗传混沌优化组合方法

在分析了遗传算法与混沌优化方法的优缺点的基础上,提出了一种新的遗传混沌优化组合方法.该算法能克服混沌优化在大范围内失效的缺点,并能提高遗传算法的局部搜索能力和搜索精度.同时证明该算法能以概率1收敛到全局最优值.应用该方法对6个测试函数进行优化计算得到了比较满意的结果.     

一种新的遗传混沌优化组合方法

在分析了遗传算法与混沌优化方法的优缺点的基础上, 提出了一种新的遗传混沌优化组合方法. 该算法能克服混沌优化在大范围内失效的缺点, 并能提高遗传算法的局部搜索能力和搜索精度. 同时证明该算法能以概率 1收敛到全局最优值. 应用该方法对 6个测试函数进行优化计算得到了比较满意的结果.     

基于混沌思维的模糊控制算法优化研究

利用混沌（ｃｈａｏｓ）所特有的外在的随机性、遍历性及内在的规律性,将其应用于一类复杂非线性时变过程的模糊控制规则优化中,提出了一种基于混沌思维的算法来优化模糊规则参数。通过仿真实例,表明了该算法有较强的全局搜索能力和较快的搜索速度,是一种适用的优化策略。     

一种混沌蚁群优化的多约束QoS算法*

蚁群算法提高算法了精度,但易陷入局部寻优过程,本文利用混沌算法随机性、规律性和遍历性来优化蚁群算法,充分考虑两种算法的优点,并将其结合求解最短QoS路由问题,提高了蚁群算法的搜索范围,仿真实验表明,该算法避免了系统的早熟收敛,并具有较好的稳定性和收敛性。     

基于混沌搜索策略进行空洞探测的进化算法

结合混沌搜索策略和进化算法提出了一种混合优化方法,解决了平板内的空洞探测问题。该算法相较于此前提出的各种方法具有更好的拟合精度和更灵活的计算尺度,且能够有效地避免常规进化算法中容易出现的早熟现象。另外,在解空间的搜索过程中不受初值的影响,从任意点出发均能收敛到全局最优解。仿真结果证明了该算法的有效性。     

混沌遗传算法在优化问题中的应用

文章结合遗传算法优化的反演性与混沌优化方法的遍历性,提出了混沌遗传算法,并将其应用于优化问题的求解.实验结果表明,与标准遗传算法比较,该算法具有更好的收敛性能与搜索效率.     

混沌遗传算法及其在函数优化中的应用

将混沌优化和遗传算法结合起来,提出了混沌遗传算法(CGA,Chaos Genetic Algorithm),并将其应用于函数优化问题的求解。通过在种群进化的不同阶段引入混沌优化操作,大大提升了遗传算法的整体性能。实验结果表明,与标准遗传算法(SGA)相比,该算法能更有效地求得全局最优解,具有更快的收敛速度。     

随机仿真优化的一类遗传序优化框架

针对仿真优化问题存在随机性、计算费时、解空间巨大、多极小等难点,结合遗传算法的并行遗传搜索、最优计算量分配以及序优化的目标软化和序比较思想提出一类遗传序优化框架,进而讨论了该方法的收敛性和具体实施问题,最后指出了进一步的研究内容.