一种基于混沌的优化算法

将混沌变量与梯度法相结合,提出了一种基于混沌的优化算法,该算法具有搜索全局最优解的能力。     

混沌变步长量子遗传算法

针对多数量子遗传算法在搜索解时没有充分利用搜索过程中的先验知识的问题,结合混沌运动的遍历性和量子遗传算法的群体搜索性,提出一种基于混沌变尺度梯度下降的量子遗传算法.算法采用梯度下降法对量子遗传操作获得的优良个体进行局部搜索,引导种群的进化.结合混沌优化策略产生自适应步长,在搜索初期加快寻优速度,随着搜索逐渐接近最优点,混沌产生的小步长实现在最优解所在的小范围内进行精确搜索.实验结果表明,该方法的综合性能优于传统的量子遗传算法及遗传算法.     

前馈网络的混沌梯度搜索耦合学习算法及应用

针对BP神经网络易陷入局部极小的问题,提出了混沌梯度优化的神经网络的学习算法,其原理是采用梯度下降进行"粗搜索",混沌搜索进行"细搜索",并建立规则将两者结合起来,以构成BP神经网络的基于规则的混沌梯度耦合学习算法.它有效地利用了梯度下降算法的快速性和混沌寻优的全局性,将该算法应用于某智能决策支持系统模型库中的模型学习,有效地提高了前馈神经网络的学习效率.     

基于负曲率方向的复数域共轭梯度法

共轭梯度法是优化大规模目标函数的一种经典方法.根据复梯度、复Hessian阵与实梯度、实Hessian阵之间的关系,将共轭梯度法推广到复数域,用于解决复数域的优化问题.针对共轭法的一些缺点,如每步迭代利用线性搜索来确定优化的步长及可能寻找到的极值点不一定为极小值等缺点,提出在Hessian阵不正定时利用负曲率方向作为搜索方向,利用实数域二阶导数简化思想,使寻找下降负曲率方向简单化,同时根据目标函数信息调节搜索步长,保持函数值单调下降.对该算法进行复数域优化数值仿真,结果表明:该算法与复数域的SCG算法及Quasi-Newton算法相比,计算较为简单且优化效果更优.     

机构综合的混沌优化算法

针对机构综合的非线性方程组求解问题提出了一种混合混沌算法,将方程组转换成一个优化问题,然后利用优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合进行优化求解,该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优,最终获得全局最优.机构综合实例表明：笔者提出的方法能够求出非线性方程组的所有实数解,算法有效、简单、实用.     

基于区间套混沌搜索的混合优化方法

基于对Logistic映射混沌变量概率分布的研究,提出了一种区间套混沌搜索方法,避免了混沌搜索的盲目性.将区间套混沌搜索方法与共轭梯度法结合,提出了一种混合优化方法,利用区间套混沌搜索方法搜索到近似最优点,再用共轭梯度法求得最优点.数值计算结果表明,该方法可显著提高优化效率.     

一种特殊的下降算法——分裂梯度法

求解无约束优化问题,常用的方法有下降算法,牛顿法,共轭梯度法等。当目标函数为几个光滑函数的和时,一些学者提出并研究了增量梯度算法。其基本思想是循环选取单个函数的负梯度作为迭代方向。增量梯度算法的迭代方向不一定是下降方向,所以不能用下降算法的一维搜索确定步长,因为受限于步长的选择,收敛效率不高。本文结合了下降算法和增量梯度算法的思想,提出了分裂梯度法。简单的说,分裂梯度法循环考虑单个函数的负梯度方向,如果这一方向是下降方向,则选择这一方向为迭代方向;否则选取函数的负梯度方向为迭代方向。最后通过数值实验与最速下降算法、随机下降算法以及增量梯度算法进行对比,结果表明对于某些优化问题,采用分裂梯度法更有效。     

基于混沌变量的模式搜索法及其应用

提出了基于混沌变量的模式搜索法.在探索移动中,由混沌遍历性来生成移动方向和步长;在模式移动中,针对粗搜索与细搜索分别采取最优一维搜索和直接模式搜索.将全局优化能力强的混沌优化融入到模式搜索法中,且采取二级模式移动,搜索效率高.算法应用于模糊神经网络权值优化,仿真验证了其优良性能.     

利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法研究

针对传统恒模盲均衡算法收敛速度慢、固定步长条件下收敛速度和收敛精度之间存在矛盾的缺陷,提出了一种利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法。用记忆梯度算法替代最速梯度下降算法实现对恒模盲均衡中均衡器权值的调整,充分利用当前和前面迭代点的梯度信息,同时利用梯度信息变化率作为学习步长调整因子。新算法有效地提高了算法收敛速度,与共轭梯度法和拟牛顿法等改进算法比较,具有较低的计算复杂度和更好的均衡性能。计算机仿真证明了这一算法的有效性。     

混沌粒子群优化模糊聚类的旋转机械故障诊断

提出基于混沌粒子群优化加权模糊聚类的旋转机械故障诊断算法。该算法用混沌粒子群算法取代传统的梯度下降法,优化加权模糊C-均值算法的各个参数,并依据聚类有效性指标确定最优聚类数及聚类中心。应用表明,混沌粒子群算法有效提高了模糊聚类分析的收敛速度和精度,提高了旋转机械故障诊断的准确率。     

最优模糊神经网络参数的设计--混沌模拟退火学习法

提出了一种新型优化算法———混沌模拟退火学习法,将混沌算法和模拟退火算法相结合学习模糊神经网络的结构和参数。首先将混沌变量引入模糊神经网络参数的优化搜索中,利用混沌变量的遍历性寻优,根据性能指标寻找较优的模糊神经网络控制器,然后在混沌优化确定的网络基础上,把经混沌搜索后得到的全局次优解作为模拟退火学习算法的初始值,再用模拟退火方法进一步学习网络的隶属函数和权值参数,找到一个全局最优的网络。仿真结果表明:混沌模拟退火学习法优于传统优化方法,其控制结果具有精度高、超调小和响应快的优点,为解决模糊神经网络控制器参数全局最优设计提供了一种切实有效的方法。     

一种新的伪并行遗传算法

利用混沌序列的伪随机性,将混沌引入伪并行遗传算法,提出了伪并行混沌遗传算法。对3个检测函数的仿真实验表明该算法能较好地克服早熟现象及收敛速度慢的问题,优于伪并行遗传算法、显著优于标准遗传算法。     

有界变量约束优化的仿射投影共轭梯度路径内点方法

采用共轭梯度路径结合仿射内点投影回代技术解有界变量约束的非线性优化问题．通过构造共轭梯度路径解二次模型获得搜索方向,引入线搜索技术获得的迭代步既落在严格可行域内,叉能使目标函数下降．基于共轭梯度路径的性质,在合理的假设条件下,证明了所提供的算法不仅具有整体收敛性,而且保持快速的超线性收敛速率．进一步,数值计算说明了算法的可行性和有效性．     

基于混沌序列的位图像加密研究

针对低维混沌序列加密数字图像保密性较差的问题,提出了一种复合混沌序列和基于混沌序列的位图像加密算法.通过Logistic映射的动力学分析,对混沌序列生成方法进行3点改进,将改进后序列和Henon序列作为子序列生成复合混沌序列.由于复合序列掩盖了混沌子序列的分布特性,因此增强了序列的保密性.加密算法综合应用置乱、置换两种加密技术在空域和小波域做两次加密,理论分析和试验结果表明,加密图像不仅完全依赖于密钥,而且可以抵制常用攻击算法.     

离散变量结构优化设计的混沌遗传算法

利用混沌搜索的遍历性、随机性、规律性等特点，提出了一种求解离散变量结构优化设计的混沌搜索方法；将混沌搜索技术嵌入遗传算法，与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法一混沌遗传算法；通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件，使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明，该方法有效地克服了基本遗传算法中的“早熟”现象，并具有更快的收敛速度。     

暂态混沌神经网络算法在矿井通风网络风量优化中的应用

针对传统矿井通风网络解算方法的缺陷,提出一种新的暂态混沌神经网络的解算方法,利用混沌变量在混沌运动过程中所具有的遍历性、随机性来寻找全局的最优解,克服陷入局部极小的趋势.以通风总能耗最低为目标函数建立通风网络优化的数学模型,应用暂态混沌神经网络算法对一个简单通风网络的优化模型进行求解.实验结果表明:优化后通风系统总能耗降低了2.63 kW,节能率大约为3.78％.     

一种混沌神经网络及在优化计算中的应用

提出了一种混沌神经网络模型。在Hopfield网络中引入混沌机制,首先在混沌动态下搜索,然后利用HNN梯度优化搜索。对非线性函数的优化问题仿真表明算法具有很强的克服陷入局部极小能力。     

混沌系统的变量反馈参数开关的调制控制

将开关控制信号直接输入到被控的混沌系统中，仅通过改变外部脉冲开关信号的幅度、极性、宽度等参数，实现蔡氏混沌系统的各种不稳定周期轨道的稳定控制。在此控制策略基础上，引入变量反馈与脉冲开关来共同调制系统参数，研究变量反馈参数开关的调制控制。数值模拟和电路仿真的结果表明，混沌系统的变量反馈参数开关的调制控制方法能有效地把混沌电路系统控制到系统的左右不动点和np周期轨道。该方法对其他混沌电路的参数控制有一定的参考价值。