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。

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，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。它在解决各种优化问题中具有广泛的应用前景。随着混沌理论和优化算法的不断发展，混沌粒子群算法将会得到更广泛的应用和改进。

基于混沌粒子群优化算法的O2O电子商务推荐研究1【精品文档】(完整版)

摘要 第一章绪论 1.1研究背景及其意义 1.1.1 O2O电子商务的兴起 互联网的普及给中国的电子商务带来了极大的发展，据中国投资咨询网显示，2013年中国电子商务交易规模达到10.1万亿元，其中B2B市场交易规模为7.43万亿元，且从2009年至2013年，B2B市场营收规模就一直保持稳定的增长速度[1]。B2C市场在2013年市场交易规模达到6500亿元，较2012年增速68.4%，而其2012年交易额增速为99.2%[2]。B2B、B2C市场迅猛增长的同时，一种新的电子商务模式，即本地生活服务O2O也在快速增长。在这之前的B2B、B2C商业模式主要出售的是能够运输的商品，商家与客户之间还有一个充当中间商的物流公司，而O2O模式在很大程度上扮演的是介绍人的角色[3]。介绍的内容则更加侧重于线下消费以及服务。艾瑞咨询统计数据显示，2013年O2O市场交易规模超过1700亿元，同比增速45.0%，2014年同比增速36.9%，市场渗透率逐年上升。2013年用户规模达到1.9亿人，在整体网民中的渗透率为31.4%，比2012年提升了7.5个百分点[4]，O2O模式正逐渐成为网民普遍性行为。O2O电子商务已经引起各大商家的注意，自2006年阿里集团布局本地生活服务O2O领域以来，百度通过百度地图，收购团购网站，成功地进入O2O领域，而2014年，万达更是联合百度、腾讯，并引入最新的O2O概念，希望打造全球最大的O2O电商公司。图1为2010-2017年中国本地生活服务O2O市场规模及渗透率：

图1 2010-2017年中国本地生活服务O2O市场规模及渗透率（来源：艾瑞咨 询集团[4]） 但是，在O2O电子商务悄然兴起的同时，信息资源的爆炸式增长使得信息的使用率较低，这种现象称为信息超载[5]。随着电子商务规模的扩大，用户面对海量的数据信息，很容易迷失，从而很难搜索到自己所需要的商品信息，如果电子商务平台能够主动根据用户的行为、兴趣以及爱好推荐合适的产品，那用户在搜索的时候，可以节省很多时间，很快找到心仪的产品。推荐系统模拟的就是实体店的销售人员向客户推荐商品的这样一个过程，如果购买成功，可以保留有效客户，提高电子商务系统的销售，商家也可以根据电子商务推荐系统与客户保持联系，完善客户关系[6]。例如一些社区平台就涉及本地生活推荐服务，微信朋友圈利用社交平台，可以向用户推荐产品或者服务，百度地图则基于位置服务，根据用户所在的地理位置信息，再结合用户兴趣及爱好产生推荐。 1.1.2 问题的提出 但是，在O2O电子商务悄然兴起的同时，信息资源的爆炸式增长使得信息的使用率较低，这种现象称为信息超载[5]。随着电子商务规模的扩大，用户面对海量的数据信息，很容易迷失，从而很难搜索到自己所需要的商品信息，如果电子商务平台能够主动根据用户的行为、兴趣以及爱好推荐合适的产品，那用户在

粒子群算法应用

粒子群算法应用 一、粒子群算法（PSO）中的BPSO算法在背包问题中的应用 应用二进制粒子群算法解决背包问题的关键是如何编码。这里用x,表示第i个粒子的位置值,每一个粒子位置x,表示成背包问题的一个解。xi=[x,1,xi2,…,xinl,n表示粒子的维数, x的值表示第i粒子是否选择物品j,其取值为o和1。 在背包问题中代表物品数量。 ij 算法过程描述: stePI:初始粒子群:采用二进制编码表示背包问题的候选解,按随机产生n个粒子;随机产生速度; steP2:计算每个粒子的适应值:计算每一个粒子的目标函数值; steP3:更新个体最优值及全群最优:与现有各粒子的目标函数作比较更新个体最优和全局最优; SteP4:计算速度:对每个粒子的每位计算其速度; steP5:产生新的粒子群: steP6:若迭代条件满足,再输出全局最优粒子的目标值。否则转入Ste2。 二、意识选择异步粒子群算法在船舶自动舵中应用 随着船舶航行及海上作业的发展,人们对船舶航向控制器性能的要求不断提高。船舶动态具有大惯性、大时滞、非线性等特性;载重量、航速等航行工况变化会引起模型参数摄动和结构摄动,从而产生不确定性;量测传感器噪声造成有关信息的不精确性;航行环境干扰严重(风引起偏置力和类似随机游走过程的附加动力,浪造成船舷向及其它自由度上的附加高频振动,流产生船位的动力学偏离等)。由于上述因素的存在,使得船舶操纵构成一个极端复杂的控制问题。船舶航向控制是一个既古老而又现代的研究课题。从发明磁罗经后,国内外学者就开始研究船舶自动控制及其系统的稳定性。至今,船舶航向控制仍然是活跃的研究方向之一。早期的控制方法为Bang一Bang控制、PID控制,后为自适应控制、最优控制、鲁棒控制、非线性控制,直到现在研究的智能控制。目前,最常用的航向控制装置为数字PID自动舵,但这种PID自动舵对高频干扰过于敏感,从而引起频繁操舵。而且,由于船舶航向控制系统的复杂性和工作环境的随机性,很难建立其精确的数学模型。因此,传统PID自动舵很难取得良好的控制效果。为此人们找寻新的灵感去设计和改良P工D自动舵。 免疫系统是一种高度进化的生物信息处理系统,能够识别和消除病原体,具有学习、记忆和识别能力.免疫的反馈机制可同时执行两个不协调的任务:快速应答外来的抗原和很快地稳定该免疫系统。免疫系统的总目标是使生物体在抗原和大抗体浓度下受到的总伤害最小,而在控制系统的动态调节过程中,也要求在保证系统稳定性的前提下能快速消除偏差,这与免疫系统的目标一致。因此,借鉴自然免疫系统的自适应自组织的特性,发展起来的免疫反馈算法也必然适用于控制系统。有研究成果表明:该算法在大量干扰和不确定性的环境中都具有很强的鲁棒性和自适应性。目前国内外研究对象基本集中在温度控制等大时滞对象上,还未见关于免疫反馈控制机理在船舶航向控制中的应用研究。 为提高船舶航向控制的快速性和鲁棒性,基于传统的PID控制器的特点,将改进的粒子群算法与模糊控制和免疫反馈机理相结合,设计了基于改进粒子群算法的免疫P功船舶自动舵控制器。 三、空间压缩多种群粒子群算法在船舶消磁中应用 目前大型海军舰船和潜艇一般加装消磁系统,以消除和抵消舰船磁场,减少被磁性水雷或磁性鱼雷攻击的可能性。对于潜艇来说,消磁技术还是潜艇隐身技术的重要组成部分。现在建造的大型舰船与以往相比,吨位、总体尺度、所含铁磁物质的体积、重量都有较大幅度的增加,致使其磁场量值增大,磁场分布情况更加复杂,给消磁系统的设计、施工及调整增加了难

tent对粒子群优化算法的改进

tent对粒子群优化算法的改进 粒子群优化算法是一种常用的元启发式优化算法，用于解决许多实际问题。然而，该算法在解决某些特定问题时可能存在一些局限性和不足之处。为了克服这些问题，并提高算法的性能，研究人员提出了许多对粒子群优化算法的改进方法。本文将一步一步回答如何改进粒子群优化算法的问题。 第一步：了解粒子群优化算法的基本原理和流程 在改进粒子群优化算法之前，我们首先需要了解该算法的基本原理和流程。粒子群优化算法是模拟鸟群觅食行为而提出的一种优化算法。在算法中，候选解被表示为粒子的位置和速度。这些粒子之间通过信息传递和个体经验来更新其位置和速度，以寻找到最优解。 基本流程如下： 1. 初始化粒子的位置和速度。 2. 计算每个粒子的适应度值。 3. 更新每个粒子的最优个体经验值和群体经验值。 4. 根据最优个体经验值和群体经验值更新粒子的速度和位置。 5. 重复执行步骤3和步骤4，直到满足终止条件为止。 6. 返回最优解。 第二步：评估粒子群优化算法的不足之处 在进行改进之前，我们需要了解粒子群优化算法可能存在的一些不足之处。

以下是一些常见的问题： 1. 可能陷入局部最优解：由于群体经验和个体经验的更新是基于局部搜索，算法可能会陷入局部最优解而无法找到全局最优解。 2. 算法收敛速度慢：由于粒子的移动是基于速度和位置的更新，算法可能需要很多次迭代才能收敛到最优解。 3. 对参数敏感：粒子群优化算法中的参数选择对算法的性能影响很大，但很难确定最佳参数值。 4. 对问题特征的要求高：粒子群优化算法对问题的连续、可微分和单峰性要求比较高，对于非连续、非可微分或多峰性问题效果可能较差。 第三步：改进粒子群优化算法的方法 为了改进粒子群优化算法，研究人员提出了许多方法。以下是一些常用的改进方法： 1. 多策略参数调整：改进参数调整策略，尝试不同的参数组合，以提高算法性能。可以使用自适应参数调整策略或使用启发式算法来选择最佳参数组合。 2. 群体多样性维护：维持群体的多样性可以帮助算法逃离局部最优解。可以通过引入惯性项或尺度因子来调整粒子的速度和位置更新规则，以增加群体的多样性。

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。 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，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。它在解决各种优化问题中具有广泛的应用前景。随着混沌理论和优化算法的不断发展，混沌粒子群算法将会得到更广泛的应用和改进。

混沌算法

摘要 针对传感器的覆盖，提出*********。 引言 无线传感器网络被广泛应用，如医疗、环境、军事方面。无线传感器网络存在两大问题：覆盖控制和节点能量。覆盖能够延长网络生存时间，国内外许多学者在这个方面做了大量的工作。有向传感器网络是无线传感器网络的一种，本文针对有向传感器网络的覆盖做研究。 近年来，许多专家学者提出了有向传感器网络覆盖控制问题和解决方法。Ma等首次提出了有向传感其网络的概念，设计了一种二维有向感知模型，并研究了覆盖问题[8]。陶丹等[4]提出了一种基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法，引入“质心”的概念，通过质心点在虚拟力的作用下，实现节点的运动，消除重叠区和盲区，从而提高整个网络的覆盖率，但是质心所受合力的计算较复杂。符祥等[5]基于全局贪心原则，提出了一种有向传感器网络覆盖算法。以节点各方向下一重覆盖区域的大小为优先级，优先确定一重覆盖区域面积最大的传感器节点方向，减少重叠覆盖区域。解决控制问题的方法还有很多，如覆盖控制算法[13]，粒子群算法等。粒子群算法具有较快的收敛速度，但容易进入“早熟”状态。 顾等[1]混沌算法能很快的找到全局覆盖最优值，只能迭代60次，但混沌搜索式的随机性，遍历性不如junxiao等[6]圆映射公式好，junxiao等考虑了移动节点的能量，很好地实现了覆盖，但是只针对全向传感器。李靖等[11]的粒子群算法融入了模拟退火和轮盘赌的思想，很好地解决了粒子群算法易陷入局部解，但此算法的覆盖提高率并不高。 在本文只针对覆盖问题，在顾[1]的基础上，寻找全局最优值，对混沌粒子群算法进行改进，进一步提高网络覆盖性。与顾和李靖的模拟退火相比此算法具有更好的优越性。该算法利用粒子群算法较快的收敛速度和混沌搜索的遍历性、随机性，不仅保证了算法的收敛速度，而且有效避免了基本粒子群算法的“早熟”现象。仿真实验证明，该算法能有效地优化节点布局，扩大网络覆盖率。 本文章节如下：第2节介绍网络模型，第3节详细介绍混沌粒子群覆盖优化算法；第4节是仿真实验和仿真分析。 2网络模型 2.1 有向感知模型 通常把感知模型抽象为一个四元组，其中L(x,y)：节点位置，对应于二维直角坐标系下的坐标；R：节点感知半径；θ：感知区域视角FOV=2θ，θ称为感知偏向角，0≤θ≤π；β：FOV中线相对于水平正方向的角度，可看作是有向传感器节点的方向参数，0≤β＜2π。

粒子群算法在机械结构优化中的应用研究

粒子群算法在机械结构优化中的应用研究 引言 机械结构优化是现代工程领域中的一个重要课题，通过优化设计，可以使机械 结构具备更好的性能和更高的效率。粒子群算法作为一种全局搜索优化方法，具有较强的鲁棒性和高效性，在机械结构优化中得到广泛应用。本文将从优化算法原理、应用案例和发展趋势等方面，探讨粒子群算法在机械结构优化中的应用研究。 一、粒子群算法原理 粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种模拟鸟群觅食行为的优化 算法。其基本思想是通过模拟群体中粒子的速度和位置的变化，最终找到解空间中最优解。粒子群算法的主要特点有以下几点： 1. 位置更新：粒子位置的更新通过当前位置和速度的组合，以迭代的方式逐步 优化。 2. 种群搜索：粒子之间通过信息交流和分享经验，从而实现全局搜索和局部搜 索的平衡。 3. 适应度评价：根据问题的具体要求，选择适当的适应度评价函数，以衡量粒 子位置和目标解的适应程度。 二、粒子群算法在机械结构优化中的应用案例 1. 结构优化设计：在机械结构的优化设计中，通过调整材料分布、几何形状和 尺寸等因素，以达到减小结构重量、提高结构强度和刚度等目标。粒子群算法可以应用于多目标优化问题，通过寻找合适的权衡因子，使结构在多个效能指标中达到最佳平衡。

2. 拓扑优化：拓扑优化是一种通过增减材料在结构中的分布，以实现更优结构 性能的方法。通过粒子群算法，在不同迭代中逐步调整和优化材料分布，使结构刚度满足要求，同时减小结构体积和重量，实现结构的最优设计。 3. 参数优化：机械结构中存在许多参数，如材料参数、几何参数等。粒子群算 法可以辅助确定合理的参数取值范围，并通过逐步调整参数值，最终找到最佳的结构参数组合，使结构具备理想的性能和可靠性。 三、粒子群算法的优势与发展趋势 1. 鲁棒性：粒子群算法具有较强的鲁棒性，能够应对复杂的非线性问题，在结 构优化中广泛应用。同时，粒子群算法对初始参数设置较为鲁棒，不容易陷入局部最优解。 2. 并行计算：近年来，随着计算机计算能力的提高，粒子群算法可以进行并行 计算，极大地提高了计算效率和优化速度。 3. 算法改进：相对于传统的粒子群算法，现代的研究不断对其进行改进和优化，如加入自适应权重、混沌粒子群算法等，以提高搜索能力和收敛速度。 4. 多目标优化：在机械结构优化中，多目标优化问题往往更具挑战性。近年来，跨区域搜索和多目标优化的粒子群算法被广泛引入，通过不同权重的设定，得到一系列的非劣解，为工程设计提供更多的选择。 结论 粒子群算法作为一种全局搜索优化方法，在机械结构优化中具有广泛的应用前景。通过原理的解析、实例的介绍以及发展趋势的探讨，我们可以发现粒子群算法在机械结构优化中的独特价值和巨大潜力。未来，随着计算技术和算法改进的不断推进，粒子群算法在机械结构优化中将发挥更加重要的作用，为工程领域的发展做出贡献。

粒子群算法解决函数优化问题

粒子群算法解决函数优化问题 1、群智能算法研究背景 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是由Kennedy 和Eberhart 在研究鸟类和鱼类的群体行为基础上于1995 年提出的一种群智能算法，其思想来源于人工生命和演化计算理论，模仿鸟群飞行觅食行为，通过鸟集体协作使群体达到优。 PSO算法作为一种新的群智能算法，可用于解决大量非线性、不可微和多峰值的复杂函数优化问题，并已广泛应用于科学和工程领域，如函数优化、神经网络训练、经济调度、模式识别与分类、结构设计、电磁场和任务调度等工程优化问题等。 PSO算法从提出到进一步发展，仅仅经历了十几年的时间，算法的理论基础还很薄弱，自身也存在着收敛速度慢和早熟的缺陷。如何加快粒子群算法的收敛速度和避免出现早熟收敛，一直是大多数研究者关注的重点。因此，对粒子群算法的分析改进不仅具有理论意义，而且具有一定的实际应用价值。 2、国内外研究现状 对PSO算法中惯性权重的改进：Poli等人在速度更新公式中引入惯性权重来更好的控制收敛和探索，形成了当前的标准PSO算法。 研究人员进行了大量的研究工作，先后提出了线性递减权值( LDIW) 策略、模糊惯性权值( FIW) 策略和随机惯性权值( RIW) 策略。其中，FIW 策略需要专家知识建立模糊规则，实现难度较大，RIW 策略被用于求解动态系统，LDIW策略相对简单且收敛速度快，

任子晖，王坚于2009 年，又提出了基于聚焦距离变化率的自适应惯性权重PSO算法。 郑春颖和郑全弟等人，提出了基于试探的变步长自适应粒子群算法。这些改进的PSO算法既保持了搜索速度快的特点, 又提高了全局搜索的能力。 对PSO算法的行为和收敛性的分析：1999 年采用代数方法对几种典型PSO算法的运行轨迹进行了分析，给出了保证收敛的参数选择范围。在收敛性方面Fransvan den Bergh引用Solis和Wets关于随机性算法的收敛准则，证明了标准PSO算法不能收敛于全局优解，甚至于局部优解；证明了保证收敛的PSO算法能够收敛于局部优解，而不能保证收敛于全局优解。 国内的学者：2006 年，刘洪波和王秀坤等人对粒子群优化算法的收敛性进行分析，指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小，粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力，提出混沌粒子群优化算法。 2008 年，黄翀鹏和熊伟丽等人分析惯性权值因子大小对PSO算法收敛性所带来的影响，对粒子群算法进行了改进。2009 年，高浩和冷文浩等人，分析了速度因子对微粒群算法影响，提出了一种基于Gaussian变异全局收敛的粒子群算法。并证明了它能以概率 1 收敛到全局优解。 2010 年，为提高粒子群算法的收敛性,提出了基于动力系统的稳定性理论，对惯性权重粒子群模型的收敛性进行了分析，提出了使得在算法模型群模型收敛条件下的惯性权重和加速系数的参数约束关系，使算法在收敛性方面具有显著优越性。在PSO算法中嵌入别的算法的思想和技术。 1997年，李兵和蒋慰孙提出混沌优化方法；

粒子群优化算法论文

粒子群优化算法论文

粒子群优化算法 摘要 近年来，智能优化算法—粒子群算法（particle swarm optimization，简称PSO）越来越受到学者的关注。粒子群算法是美国社会心理学家JamesKennedy 和电气工程师Russell Eberhart在1995年共同提出的，它是受到鸟群社会行为的启发并利用了生物学家Frank Heppner的生物群体模型而提出的。它用无质量无体积的粒子作为个体，并为每个粒子规定简单的社会行为规则，通过种群间个体协作来实现对问题最优解的搜索。由于算法收敛速度快，设置参数少，容易实现，能有效地解决复杂优化问题，在函数优化、神经网络训练、图解处理、模式识别以及一些工程领域都得到了广泛的应用。 PSO是首先由基于不受约束的最小化问题所提出的基于最优化技术。在一个PSO系统中，多元化解决方案共存且立即返回。每种方案被称作“微粒”，寻找空间的问题的微粒运动着寻找目标位置。一个微粒，在他寻找的时间里面，根据他自己的以及周围微粒的经验来调整他的位置。追踪记忆最佳位置，遇到构建微粒的经验。因为那个原因，PSO占有一个存储单元（例如，每个微粒记得在过去到达时的最佳位置）。PSO系统通过全局搜索方法（通过）搜索局部搜索方法（经过自身的经验），试图平衡探索和开发。 粒子群优化算法是一种基于群体的自适应搜索优化算法，存在后期收敛慢、搜索精度低、容易陷入局部极小等缺点，为此提出了一种改进的粒子群优化算法，从初始解和搜索精度两个方面进行了改进，提高了算法的计算精度，改善了算法收敛性，很大程度上避免了算法陷入局部极小．对经典函数测试计算，验证了算法的有效性。 关键词：粒子群优化算法；粒子群；优化技术；最佳位置；全局搜索;搜索精度Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a novel evolutionary algorithm. It is a kind of stochastic global optimization technique. PSO finds optimal regions of complex search spaces through the interaction of individuals in a population of particles. The advantages of PSO lie in simple and powerful function. In this paper , classical particle swarm optimization algorithm , the

基于混沌优化算法的路径规划优化研究

基于混沌优化算法的路径规划优化研究 路径规划一直是机器人导航、人工智能、自动驾驶及智能物流等领域中的一个重要问题。在复杂环境下，对路径规划的优化要求越来越高。而传统的优化方法在处理高维度优化问题时的效率和精度往往不尽如人意，在这方面混沌优化算法可以作为一种有效的选择。本文将介绍混沌优化算法在路径规划优化中应用的研究进展。 一、路径规划优化问题的定义 路径规划问题的目标是在给定起点和终点的情况下，在多个障碍物和限制条件下找到最优或者近似最优的路径。其中，路径选择的判据可以是时间、距离两种模式，所求的最优路径也可以是全局的，也可以是局部的。 二、混沌优化算法的介绍 混沌优化算法是一种仿照混沌现象的全局优化算法。混沌现象源于复杂动力系统中非线性元件的作用，表现为一种不可预测、不规则但有序的运动形态。混沌优化算法通过产生和利用混沌序列，来模拟寻优过程中退火和遗传算法等过程中的随机性，具有全局寻优能力，能够有效处理高维优化问题。 跟遗传算法和模拟退火算法相比，混沌优化算法在全局搜索能力上优势明显，但收敛速度相对略慢，需要在设计时做出适当的平衡。 三、基于混沌优化算法的路径规划优化研究

（一）混沌蚁群算法在路径规划优化中的应用 蚁群算法是一种基于蚂蚁在寻找食物过程中的自组织群体行为、化学物质信息素和蚂蚁记忆机制相结合的寻优算法。将其与混沌优化算法相结合，得到了混沌蚁群算法。该算法利用混沌序列来扰动蚂蚁搜索路径，增加搜索范围和随机性，充分利用了蚂蚁群体启发式搜索和混沌序列随机性探索的优势。文献[1]对比了混沌蚁群算法和遗传算法在路径规划问题上的效果，结果表明：相比于遗传算法，混沌蚁群算法可以找到更优的解，按照时间和搜索速度的效率评估也更优。 （二）混沌粒子群算法在路径规划优化中的应用 粒子群算法是通过模拟鸟群、鱼群等适应性智能现象，以一种简单的方式实现全局优化的算法。混沌粒子群算法将混沌序列加入到粒子运动方程中，使粒子群的运动更加混沌和随机性，有助于克服搜索过程中易陷入局部极值的困境。文献[2]对比了混沌粒子群算法和其他优化算法在路径规划问题上的性能，结果表明：相比其他算法，混沌粒子群算法在局部搜索和全局搜索方面都有很好的表现，并且比遗传算法和蚁群算法表现更稳定。 （三）混沌人工免疫算法在路径规划优化中的应用 混沌人工免疫算法是一种基于免疫学的全局优化算法，可以模拟人体免疫系统中的选择、保护和进化等机制，结合混沌序列的随机扰动能力，能够有效地克服搜索过程容易陷入局部极值的问题。文献[3]将混沌人工免疫算法与其他智能算法在不同场景下进行了比较，结果表

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 Algorithm Based on Tent Chaotic Seque nee TIAN 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 are

混沌映射优化算法代码

混沌映射优化算法代码 一、混沌映射算法简介 混沌映射算法是一种基于混沌理论的随机优化算法，其基本思想是通过混沌系统的非线性特性，将搜索空间中的每个解点映射到一个新的解点，从而实现全局搜索。混沌映射算法具有较强的全局搜索能力和快速收敛速度，在实际应用中得到了广泛的应用。 二、混沌映射优化算法代码实现 以下是使用Python语言编写的混沌映射优化算法代码实现： ```python import random import math # 定义Lorenz函数 def lorenz(x, y, z, s=10, r=28, b=2.667): dx = s * (y - x) dy = x * (r - z) - y dz = x * y - b * z

return dx, dy, dz # 定义Chen函数 def chen(x, y, z, a=35.0, b=3.0): dx = a * (y - x) dy = x * (b - z) - y dz = x * y - 2.5 * z return dx, dy, dz # 定义Rossler函数 def rossler(x, y, z, a=0.2, b=0.2, c=5.7): dx = -(y + z) dy = x + a * y dz = b + z * (x - c) return dx, dy, dz # 定义混沌映射函数 def chaos_map(x0, y0, z0, func, n=100): x_list = [x0] y_list = [y0] z_list = [z0] for i in range(n): dx, dy, dz = func(x_list[-1], y_list[-1], z_list[-1])

混沌映射的多种群量子粒子群优化算法

混沌映射的多种群量子粒子群优化算法 逄珊;杨欣毅;张小峰 【期刊名称】《计算机工程与应用》 【年(卷),期】2012(048)033 【摘要】In order to solve the premature convergence problem of Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO), a logistics Chaotic Mutation Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (CMQPSO) is presented. Particles in population are first initialized using segmental Logistics chaotic mapping, and then particles are divided into two sub population-top population and bottom population based on their fitness values. Particles in top population are scattered with Gaussian disturbance when particles accumulate to a certain degree. Particles in bottom population are chosen by mutation probability and mutated with Logistics chaotic mapping, which in return, improve diversity of particles. Algorithm' s local and global search performance are well balanced with the introduction of mutation mapping and division of population. Results on Benchmark functions show that the proposed algorithm shows better search and convergence performance than standard QPSO and other algorithms. Effects of stagnation limit Cσ and proportion coefficient S on algorithm's performance are analyzed in detail. And rational scope of the parameters is determined.%针对量子粒子群优化算法存在早熟收敛的问题,提出一种基于Logistics混沌映射变异的多种群量子粒子群优化算法(CMQPSO),采用分

基于模拟退火的粒子群优化算法

基于模拟退火的粒子群优化算法 模拟退火算法是一种基于物理退火过程的优化算法，它通过引入一个随机扰动来避免陷入局部最优解，并能够在一定的时间内找到问题的全局最优解。模拟退火算法的收敛速度较慢，而且需要手动设置降温计划和初始温度。 粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，它通过跟踪每个粒子的个体最优解和群体最优解来更新粒子的速度和位置，并在迭代过程中不断搜索问题的全局最优解。但是，粒子群优化算法容易陷入局部最优解，而且需要手动设置粒子的速度和位置的初始值。 基于模拟退火的粒子群优化算法将两种算法有机地结合起来，可以发挥它们的优点并避免它们的缺点。具体来说，该算法首先初始化粒子的速度和位置，并计算每个粒子的适应度值。然后，该算法根据每个粒子的适应度值更新每个粒子的个体最优解和群体最优解，并利用模拟退火算法的随机扰动来避免陷入局部最优解。在每次迭代过程中，该算法根据概率选择粒子的个体最优解或群体最优解作为下一次迭 代的起点，并逐渐降低问题的目标函数值，最终找到问题的全局最优解。 实验结果表明，基于模拟退火的粒子群优化算法具有快速的收敛速度

和良好的全局搜索能力，可以有效地求解各种复杂的优化问题。它为解决实际问题提供了一种可靠的优化方法，具有重要的应用价值和发展前景。 电动汽车充电站选址与定容问题研究：基于混沌模拟退火粒子群优化算法 随着环境保护意识的增强和电动汽车技术的不断发展，电动汽车在城市交通中的普及率逐年升高。然而，电动汽车充电设施的不足以及充电站选址的不合理，成为了限制电动汽车发展的关键因素。因此，研究电动汽车充电站的选址与定容问题具有重要意义。本文旨在探讨基于混沌模拟退火粒子群优化算法的电动汽车充电站选址与定容方法，为城市电动汽车充电设施的规划和建设提供参考。 目前，国内外学者针对电动汽车充电站选址与定容问题进行了大量研究。常见的优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。然而，这些算法在解决充电站选址与定容问题时存在一定的局限性和不足，如易陷入局部最优解、收敛速度慢等。针对这些问题，本文提出了一种基于混沌模拟退火粒子群优化算法的解决方案。 本文所提出的混沌模拟退火粒子群优化算法，结合了混沌优化和模拟退火算法的优势。具体实现过程如下：

一种基于混沌量子粒子群优化策略的移动边缘计算卸载方法

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利说明书 (10)申请公布号CN 113271627 A (43)申请公布日2021.08.17 (21)申请号CN202110526261.7 (22)申请日2021.05.14 (71)申请人天津理工大学 地址300384 天津市西青区滨水西道391号 (72)发明人张德干李霞张捷杨鹏张婷陈洁 (74)专利代理机构12002 天津佳盟知识产权代理有限公司 代理人刘书元 (51)Int.CI H04W28/02(20090101) H04W28/10(20090101) H04W28/16(20090101) G06F9/445(20180101) 权利要求说明书说明书幅图(54)发明名称 一种基于混沌量子粒子群优化策略 的移动边缘计算卸载方法 (57)摘要 一种基于混沌量子粒子群优化策略的移动边 缘计算卸载方法，属于物联网领域。针对多用户多 MEC边缘计算卸载场景，通过计算卸载模型的构 建；混沌量子粒子群优化策略的设计；基于混沌量子

粒子群优化策略的边缘计算卸载方法的设计等具体步 骤，提出一种改进的混沌量子粒子群优化算法对时延 与能耗进行联合优化。通过与其他启发式算法对比， 本发明提出的算法能够有效降低边缘计算卸载的时延 与能耗。实验结果表明改进的混沌量子粒子群算法(ImprovedChaoticQuantumParticleSwarmOptimization， ICQPSO)具有更强的全局搜索能力，能更高效地解决 多维复杂NP‑hard问题。 法律状态 法律状态公告日法律状态信息法律状态2021-08-17公开公开

一种自适应混合多目标粒子群优化算法

一种自适应混合多目标粒子群优化算法 聂瑞;章卫国;李广文;刘小雄 【摘要】Aim. The introduction of the full paper reviews a number of papers in the open literature and then proposes AHMOPSO algorithm, which we believe is better and is explained in sections 1, 2 and 3. Section 1 briefs past research. The core of section 2 consists of; "Firstly, the initial solution sets are mapped by the Sobol sequence to distribute the decision variables uniformly. And the linear descending weight is utilized to enhance the convergence of the algorithm. The adaptive mutating operator based on the diversity index SP is brought to add the variety of the chromosomes. In addition, the adaptive chaos searching operator based on the improved generation distance index GD is adopted to enhance the local search ability. " Simulation results, presented in Tables 1 through 3 and Figs. 2 through 5, compare our AHMOPSO algorithm with three generally used algorithms; the comparison shows preliminarily that AHMOPSO can indeed obtain better convergence and diversity.%文章针对多目标粒子群优化算法多样性损失和收敛性不好的问题,提出了一种自适应混合多目标粒子群优化算法.首先,使用Sobol序列映射决策变量初始值,使得初始解集在全决策空间范围有更均匀的分布.使用线性递减权重法调整粒子群算法的权重,增强算法收敛性.提出了使用基于多样性指标SP的自适应变异算子增加种群多样性的同时,还提出了在最优档案集中,使用基于改进的世代距离指标GD的自适应混沌搜索增强算法局部搜索能力.最后,将文中提出的改进算法与MOPSO(基本多目标粒子群优