混沌差分文化算法及其仿真应用研究

针时差分进化算法(DE)全局寻优能力差,无法有效的求解工程中复杂的高维非线性优化问题等缺点,提出一种混沌差分文化算法(CDECA).该算法模型将DE嵌入文化算法的框架作为主群体空间的进化过程,同时,引入具有较强局部搜索性能的混沌搜索来进行信念空间的进化,并通过设计一组联系操作实现文化算法模型中两个空间的互相影响互相促进,提高算法的寻优效率.几个典型测试函数的测试结果表明CDECA的搜索能力优于DE,将其应用于某大型水库的优化调度,也取得满意的效果.     

混合混沌量子进化算法

针对量子进化算法计算量大、收敛速度慢以及容易出现早熟等问题, 提出混合混沌量子进化算法. 该算法采用混沌 初始化方法产生初始种群, 使种群具有较好的多样性;采用简单量子旋转门更新当前种群中的非最优个体, 降低算法的计算量; 提出混合混沌搜索策略以提高算法的收敛速度和全局搜索能力. 大量的测试表明, 与量子进化算法、实数编码量子进化算法和 混合量子遗传算法相比, 所提出的算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力. 大量的测试也表明, 若将混沌引入量子进化算法, 则混合混沌搜索策略的综合性能明显优于载波混沌策略, 在大多数情况下优于混沌变异策略. 本文提出的算法是惟一的每次测试 都收敛的算法, 且实现简单, 便于工程应用. 将其用于求解城市道路的交通信号配时优化问题, 实际效果令人满意.     

一种新的免疫进化算法及其性能分析

基于免疫系统中的进化机理，提出了一种免疫进化算法。首先引入了邻域概念，并通过定义扩展半径和突变半径两个新算法参数而构造了较小和较大两个邻域。进而给出了扩展和突变操作分别利用这两个邻域进行局部和全局搜索，实现了从全局到局部的两层邻域搜索机制。分析了算法的优化机理和收敛性。仿真结果表明该算法具有不易陷入局部最优、解的精度高、收敛速度快等优点。     

一种基于混沌映射的粒子群优化算法及性能仿真

粒子群算法收敛速度快,规则简单,但易陷入局部极值.在粒子群算法中引入混沌序列,提出一种优化策略,以分阶段的思想进行寻优,使其在搜索初期更具遍历性,在搜索中后期,通过人为改变个别粒子的速度和位置,使算法具有更快的收敛速度与更好的全局搜索能力.在此基础上,提出一种改进Tent映射的策略,并将优化策略分别应用于基于Logistic映射的粒子群和改进的Tent映射的粒子群,同标准粒子群算法在寻优速度、精度、成功率等方面进行仿真与比较.     

多峰函数优化的免疫混沌网络算法

针对多峰函数优化问题,借鉴混沌遍历特性和免疫网络理论,提出一种免疫混沌网络算法。算法利用混沌运动的自身规律在不同的峰值区域内搜索最佳抗体,增强了算法的局部搜索能力;采用网络抑制策略,保持了种群的多样性;通过网络补充机制自适应地调节抗体群的规模,提高了算法对不同类型多峰函数的适应能力。仿真结果表明该算法能有效地改善种群的多样性,较好地保持全局搜索和局部搜索的动态平衡,具有更强的多峰函数优化能力。     

四种改进免疫算法及其比较

免疫算法是模拟生物免疫系统功能的一种智能优化算法，具有解决复杂工程问题的潜力。然而．免疫算法存在两个严重的缺陷：容易陷入局部最优平衡态．进化后期搜索停滞不前。通过在免疫机理、优化机制、结构和行为等方面进行深入分析和巧妙改进，提出了多种群免疫算法、双倍体免疫算法、自适应免疫算法和多种群双倍体自适应免疫算法四种新的免疫算法。对20个典型组合优化Job—Shop Benchmark问题进行了仿真试验，仿真结果表明提出的四种新免疫算法均优于一般免疫算法，不仅有很好的全局收敛性，而且稳定高效。     

基于分布式免疫进化算法的函数优化

针对遗传算法在寻优过程和多峰值函数求解中出现的“早熟”问题以及免疫算法收敛速度较慢问题,将免疫算法和进化算法进行优势融合,并结合改进的进化算法的并行模型,提出一种新的算法--分布式免疫进化算法（distributed immune evolutionary algorithm,DIEA）。新算法主要包括记忆种群进化模块和子种群进化模块两个部分,子种群的主要功能是找出各个区间的局部最优解;主种群主要是进行全局搜索,寻找全局最优解。仿真实验表明,该算法具有很高的全局寻优能力和很快的收敛速度,适合求解复杂多峰函数优化问题。     

具有混沌搜索策略的蝙蝠优化算法及性能仿真

蝙蝠算法是受自然界中的蝙蝠通过回声定位进行搜寻、捕食行为的启发演变而来的一种新颖的仿生群智能优化算法.在分析基本算法仿生原理和局限性的基础上,提出一种改进蝙蝠局部搜索能力的优化算法,通过逻辑自映射函数产生混沌序列,引入到蝙蝠算法中对精英个体进行混沌优化,同时动态收缩搜索空间以加快收敛速度.改进算法有效结合了基本蝙蝠算法的全局优化能力和混沌算法的局部搜索能力,对经典函数的仿真测试表明,改进算法显著提高了优化性能,在寻优精度和全局收敛能力方面优于基本蝙蝠算法,是解决工程应用中复杂函数优化问题的一种有效方法.     

具有混沌搜索策略的萤火虫优化算法

萤火虫算法是一种新颖的仿生群智能优化算法,分析了算法的仿生原理和局限,提出一种改进萤火虫局部搜索能力的优化算法。通过逻辑自映射函数产生混沌序列,引入到萤火虫算法中对精英个体进行混沌优化,同时动态收缩搜索空间以加快收敛速度。改进算法有效结合了基本萤火虫算法的局部搜索能力和混沌算法全局优化能力,对典型函数的仿真测试表明,改进算法显著提高了优化性能,在收敛速度和寻优精度方面优于基本萤火虫算法,适合复杂函数优化问题。     

混沌扩频序列的优选算法及其系统性能研究

为了获得多址通信中优良的伪随机特性码组,提出了一种混沌序列的优选算法。通过对混沌系统迭代结果的截断和量化处理,根据扩频序列的理想特性和多址干扰指数,给出了优化混沌序列码组的具体步骤,并对传统的Gold序列和多种混沌序列的码组性能作了比较和分析。对DS/CDMA系统性能的仿真结果表明,优选混沌扩频序列的相关性能优于传统的伪随机扩频序列,有利于解决CDMA移动通信中的抗多址干扰及多用户检测等关键问题,从而使混沌扩频系统的抗干扰能力和抗破译能力得到增强。     

基于混沌克隆选择算法的工艺调度优化

将工艺规划和调度集成考虑是现代制造业中的一个重要环节.然而,这种条件下的优化必须要面对过多的约束条件,大量无效解的存在导致了传统的优化算法在实现上存在着很大的困难.针对这些问题,文章提出了引入免疫克隆算子简化求解过程,减少过多无效解带来无谓的计算时间消耗,同时考虑到克隆算子工作机理,引入混沌变量加载于算法的个体复制过程中,逐步对混沌变量进行微小扰动以调节搜索范围,明显的增加了克隆算法的群体多样性.将新设计的混沌克隆算子应用到工艺规划与调度的集成优化问题中,试验结果表明,该算法工艺成效显著且稳定,说明算法有应用到类似问题上的潜力.     

声自导鱼雷末端制导过程的混沌现象研究

根据声自导鱼雷末端制导的非线性过程，建立了声自导鱼雷末端制导的相空间方程和Lyapunov特征指数，其研究结果表明声自导鱼雷末端制导过程存在典型的混沌现象，混沌特征主要与参数P和参数K有关；相关结论对声自导鱼雷的作战使用有着极其重要作用，同时将对声自导鱼雷的设计也有一定的指导意义。