混沌免疫粒子群优化算法在BP网络训练中的应用

将人工免疫系统中的克隆选择和混沌算法引入粒子群优化算法,提出一种混沌免疫粒子群优化算法.算法的主要特点是利用克隆和混沌变异等操作,提高收敛速度和种群的多样性.结合Iris分类问题,将新算法应用到BP网络的权值优化中,并和基于标准PSO算法的方法和单纯BP网络训练进行比较.实验结果表明,该算法性能优于所比较的两种算法,并且具有良好的收敛性和稳定性.     

混沌优化算法在电力系统中的应用

基于对混沌神经网络优化算法的研究,提出了一种全新的具有衰减混沌噪声的混沌模拟退火神经网络模型,并将混沌优化算法与该模型结合用于解决电力系统经济负荷分配问题,取得了与实际系统总负荷需求非常接近的结果.     

混沌差分进化算法在复杂优化问题中的应用研究

差分进化算法求解复杂优化问题时,由于进化后期种群多样性降低,算法极易陷入局部最优值无法跳出.论文针对该问题,将差分进化算法和混沌优化方法耦合,构建了混沌差分进化算法.算法利用混沌序列的遍历性和内部迭代的随机性,弥补差分进化算法容易陷入局部最优的缺陷,从而提高算法的搜索性能.对几种典型函数的测试结果表明:混沌差分进化算法的全局搜索性能有了显著提高,能有效避免算法陷入局部最优.因此,与标准差分进化算法和混沌优化算法相比,该算法在求解复杂优化问题时更加可行、有效.     

混沌优化算法求解Kepler方程

利用混沌运动的遍历性、随机性及规律性等特点,对Kepler方程设计了一种混沌优化算法,对其进行求解,并在计算机上予以实现.该算法易于实现且时间复杂度较小,在计算效率上有一定优势.经过一系列数值实验测试,验证了混沌优化算法对Kepler方程求解的可行性,并将计算结果与已有解法所得结果相比较,表明了该算法对此方程的有效性.     

基于变尺度混沌粒子群算法的梯级水电站水库优化调度研究

将混沌和变尺度思想引入粒子群算法中,提出一种变尺度混沌粒子群算法,并将其应用于梯级水电站水库优化调度中.该算法采用混沌初始化粒子的位置和速度;再利用混沌提高了种群的多样性和粒子搜索的遍历性;最后采用变尺度思想,根据搜索进程不断缩小优化变量的搜索空间,来改善PSO算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的全局优化能力.计算结果...     

基于混沌思想的粒子群优化算法及其应用

提出一种基于混沌思想的粒子群优化(CPSO)算法,它利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性、随机性等特点,对原粒子群优化算法进行了改进.在算法的初始化阶段,对粒子的位置混沌初始化;在算法运行过程中,根据群体适应度方差来自适应地对粒子的位置进行混沌更新.对几种典型函数的测试结果表明:CPSO算法提高了对多维空间全局搜索能力,并有效避免早熟收敛现象.应用在作为高频段电容标准的四端对电容器计量中,仿真结果与实测值基本一致,也证明了该算法的有效性和实用性.     

混沌粒子群优化算法及其在平面选址问题上的应用

通过引入混沌来影响粒子速度的更新,构造出一种混沌粒子群优化算法.其主要思想是用混沌迭代引导个体进一步优化,从而避免群体陷入局部最优,而且收敛速度得到加快.通过对三个测试函数以及平面选址问题的求解,验证该算法具有非常好的性能.     

基于组合进化算法的混沌系统控制与同步

混沌系统控制与同步可通过优化方法设计控制律引导混沌系统轨道来实现.构造适当的适应度函数,将混沌系统的控制与同步问题转化为一个多维的数值优化问题,然后提出一种新的组合进化算法来求解该优化问题.该算法利用佳点集方法初始化种群个体以保证其均匀分布在搜索空间中.在迭代过程中,组合不同进化算子以产生若干个新的子代个体以保持种群的多样性.以典型的Hénon混沌系统为例进行仿真实验,结果表明了该方法是解决混沌系统控制与同步的一种有效方法.     

一种改进的混沌粒子群优化混合算法

提出了一种改进的混沌粒子群优化混合算法.该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力.通过对3个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与差分进化粒子群优化（DEPSO）算法相比,全局搜索能力和抗早熟收敛性能大大提高.     

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.