一种求解约束优化问题的混沌文化算法*

在求解约束优化问题时,为了有效处理约束条件,克服文化算法易陷入局部极值点、混沌搜索优化初值敏感、搜索效率低等缺陷,将混沌搜索优化嵌入至文化算法框架,提出一种求解约束优化问题的混沌文化算法。该模型由基于混沌的群体空间和存储知识的信念空间组成,利用地形知识表达约束条件,标准知识和地形知识共同引导混沌搜索,并利用形势知识引导混沌扰动。实例表明,该算法具有较优良的搜索性能,尤其能有效处理高维复杂约束优化问题。     

基于混沌搜索的自适应差分进化算法

提出一种基于混沌搜索的自适应差分进化算法（CADE）,该算法在计算过程中自适应地调整交叉率,在搜索初期保持种群多样性的同时增强算法的全局收敛性。具有较强局部遍历搜索性能的混沌搜索的引入使得算法具有较好的求解精度,增加搜索到全局最优解的概率。对几种典型的测试函数对CADE进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地避免早熟收敛,具有良好的全局收敛性。     

基于Tent混沌搜索的差分进化算法及其应用

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.     

基于混沌搜索的思维进化算法

针对思维进化算法中的产生初始种群的盲目随机性和冗余性以及现有搜索方式易陷入局部最优的问题,将混沌优化和思维进化算法结合,提出了一种基于混沌搜索的思维进化算法（Chaos Mind Evaluation Algorithm,CMEA）。该算法在进化的不同阶段引入混沌优化操作,利用混沌的遍历性提高算法的收敛速度,克服了早熟现象,同时利用思维进化算法的记忆特性和当代最优解指导混沌搜索,提高算法的搜索能力。仿真结果表明,与标准思维进化相比,该算法优化能力强,能有效地避免局部收敛,具有更快的收敛速度。     

基于混沌局部搜索的粒子群算法及其应用

为提高混沌优化搜索结果的精度,在以粒子群算法进行全局搜索的基础上,根据全局搜索结果利用混沌优化进行局部搜索,实现在全局范围上搜索最优值.分析局部混沌搜索方法,设计基于混沌局部搜索的粒子群算法的流程,利用混沌优化进行粒子群局部搜索以跳出局部最优搜索区域,避免陷入局部极小值和实现在全局范围上搜索目标函数的最优值.以RMSE...     

基于混沌搜索和权重学习的教与学优化算法及其应用

针对教与学优化算法容易陷入早熟收敛的问题,本研究提出了一种基于混沌搜索和权重学习的教与学优化（teaching-learning-based optimization algorithm based on chaotic search and weighted learning,TLBO-CSWL）算法。在TLBO-CSWL算法的教学阶段,不仅利用权重学习得到的个体来指引种群的进化,而且还使用正态分布随机数来替代原有的均匀随机数。另外,TLBO-CSWL还使用Logistics混沌搜索策略来提高其全局搜索能力。仿真结果表明,TLBO-CSWL的整体优化性能要好于其他所比较的算法。最后,将TLBO-CSWL用于求解非合作博弈纳什均衡问题,获得满意的结果。     

一种基于混沌搜索的IDDT测试产生算法*

针对瞬态电流测试提出了一种测试产生算法。该算法利用改进FAN算法的反向蕴涵部分激活故障并将测试向量空间映射到混沌空间,采用混沌搜索来确定未确定的测试向量位。模拟实验结果表明,将这种方法用于瞬态电流测试产生是可行的。     

基于混沌搜索的微分进化算法

针对基本微分进化算法在后期收敛速度慢,搜索能力差等问题,利用混沌搜索的随机性、遍历性以及对初值的敏感性等特性,提出了一种混合混沌搜索的微分进化算法——混沌微分进化算法。该算法既保持了基本微分进化算法结构简单的特点,又能提高算法的收敛速度、计算精度以及全局寻优能力。数值仿真结果表明,该算法的性能优于基本微分进化算法。     

混沌免疫优化组合算法

利用混沌迭代的遍历性和内在随机性。提出一种混沌免疫优化组合算法．该算法综合了免疫进化算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,将混沌变量加载于免疫算法的变量群体．利用混沌搜索的特点对记忆库群体进行微小扰动,并逐步调整扰动幅度．实验结果表明,该算法能明显改善免疫进化算法的收敛性能,搜索效率也得到了显著提高．     

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。     

基于均匀布点的混沌人口迁移算法及应用*

人口迁移算法是近几年提出的一种新的全局优化搜索算法。引入均匀布点和混沌搜索算法,对基本的人口迁移算法进行了改进,提出了基于均匀布点的混沌人口迁移算法,并应用于聚类分析。通过二维随机数据实验和Iris数据集实验,对改进算法的有效性进行了验证。结果表明,改进的人口迁移算法能有效地避免陷入局部最优,具有更强的寻优能力,而且收敛速度更快。     

具有混沌局部搜索策略的双种群遗传算法*

为提高遗传算法的局部和全局搜索能力,提出了一种具有混沌局部搜索策略的双种群遗传算法（CLSDPGA）。CLSDPGA中,一个作为探测种群,另一个作为开发种群。两个种群按照不同交叉概率和变异概率进行进化,每个种群每进化一代后就对其最优解进行混沌局部搜索。若搜索到更优的解,则取代原最优解直至搜索到预设的混沌次数,同时两个种群之间每10代进行一次移民操作。六个Benchmark函数的实验结果证明,CLSDPGA比另一种自适应局部搜索策略的遗传算法（a-hGA2）具有更好的寻优能力。     

基于禁忌搜索的人工蜂群算法及其应用

人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)是一种简单有效的群智能算法,通过蜜蜂之间的相互合作寻找最优解.禁忌搜索算法(tabu search algorithm,TS)是人工智能与局部邻域搜索算法的结合,具有非常好的全局寻优能力.为了提高ABC的搜索效率和全局寻优能力,结合TS,在ABC中增加一个禁忌表,提出了一种基于禁忌搜索的人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm based on tabu search,TSABC).通过对10个常用的标准测试函数进行实验,对TSABC算法进行了验证,并将其应用于图像边缘检测中.实验结果表明,TSABC取得了较好的优化效果,提高了寻优精度和收敛速度,边缘检测结果也更理想.     

一种混沌人工鱼群优化算法

人工鱼群算法是一种群智能全局随机优化算法,存在陷入局部极值和效率低的不足,结合混沌搜索的特点,提出一种混沌人工鱼群优化算法,该算法是用混沌初始化来初始化鱼群,在聚群和追尾行为后进行混沌的遍历性和随机性扰动来使鱼群局部搜索同时摆脱局部极值点。仿真实验结果表明,该算法比基本人工鱼群算法全局能力更强,搜索效率更高。     

新的基于混沌搜索的组优化算法

为提高组搜索优化(GSO)算法的性能,结合混沌方法的全局搜索特性,提出一种新的基于混沌搜索的组搜索优化（CGSO）算法。此方法中,生产者利用混沌搜索方法不断寻找较好的位置;占领者结合当前生产者的位置和自己运动到目前为止的最好位置对自己当前的位置进行更新;徘徊者采用混沌变异方法探索新的位置。该算法运用Logistic映射的初值敏感性扩大搜索范围,利用其全局遍历性进行位置搜索,有效地提高了算法的全局收敛性。采用CGSO、GSO算法对四个典型的函数优化问题进行了仿真实验,仿真结果验证了方法的有效性。     

Hybrid parallel chaos optimization algorithm with harmony search algorithm

The application of chaotic sequences can be an interesting alternative to provide search diversity in an optimization procedure, named chaos optimization algorithm (COA). Since the chaotic motion is pseudo-randomness and chaotic sequences are sensitive to the initial conditions, the search ability of COA is usually effected by the starting values. Considering this weakness, parallel chaos optimization algorithm (PCOA) is studied in this paper. To obtain optimum solution accurately, harmony search algorithm (HSA) is integrated with PCOA to form a novel hybrid algorithm. Different chaotic maps are compared and the impacts of parallel parameter on the hybrid algorithm are discussed. Several simulation results are used to show the effective performance of the proposed hybrid algorithm.     

基于多级搜索区域的协同进化遗传算法*

针对传统多种群协同进化算法仍然存在收敛速度慢、计算复杂性不能随进化过程有效降低等问题,提出了一种基于多级搜索区域的协同进化遗传算法,给出了一种衡量种群进化停滞的标准。通过聚类分析将搜索区域划为三个等级,对于较高等级的区域加强搜索粒度,逐步缩小搜索范围,提高了收敛速度并降低了算法复杂度。实验结果表明,该算法是求解最优化问题的一种有效方法。     

基于混沌猴群算法的传感器优化布置

针对猴群算法收敛速度慢,易陷入局部最优等缺点,将混沌搜索策略引入猴群算法,提出了一种求解桥梁传感器优化布置问题的混沌猴群算法.该算法利用混沌变量产生初始猴群,并按照混沌原理加以扰动来增强猴群的多样性,提高算法全局搜索能力.对一座悬索桥进行传感器优化布置,结果表明：混沌猴群算法可以解决桥梁传感器优化布置问题,且较猴群算法寻优能力强.