群优化方法之混沌映射初始化

本文转载自查看原文 2022-03-03 17:21 2935 群优化方法/ 混沌映射

在优化领域，混沌映射可以用于替代伪随机数生成器，生成0到1之间的混沌数。经实验证明，利用混沌序列进行种群初始化、选择、交叉和变异等操作会影响算法的整个过程，而且常常能取得比伪随机数更好的效果。下面给出部分常用于群体智能领域的混沌序列

1、Logistic 映射，又称虫口映射

其中， $z_0 \notin \{0,0.25,0.5,0.75,1.0\}$ , $\mu \in[0,4]$ 。

2、PWLCM映射

3、Singer映射

其中，当 $\mu\in[0.9, 1.08]$ 时，Singer 映射具有混沌行为。

4、Sine 映射

Sine 映射是一种单峰映射，并且值域为 $[-1,1]$ ，其中 $a\in(0,4]$

5、Gussian映射

6. Tent 映射，又称帐篷映射

$z_{k+1} = \left\{ \begin{array} (z_k/\beta , & & z_k\in(0,\beta]\\ (1-z_k)/(1-\beta), & & z_k\in(\beta,1]\\ \end{array} \right.$ ;

7. Bernoulli 映射

$z_{k+1} = \left\{ \begin{array} (z_k/(1-\lambda) , & & z_k\in(0,1-\lambda]\\ (z_k-1+\lambda)/\lambda, & & z_k\in(1-\lambda,1)\\ \end{array} \right.$

8. Chebyshev 映射

$z_{k+1}=\cos(\phi \cos^{-1}z_k)$ ;

9. Circle 映射

$z_{k+1}=z_k+a-\text{mod}(\frac{b}{2\pi}\sin(2\pi z_k), 1)$ ;

其中 $a=0.5,b=2.2$

10. Cubic 映射（最常见的混沌映射之一）

$z_{k+1}=\rho z_k(1-z_k^2)$

11. Sinusoidal 映射

$z_{k+1}=az_k^2\sin(\pi z_k)$ ;

12. ICMIC 映射（无限折叠迭代混沌映射）

$z_{k+1}=\sin(a/z_k)$ ;

其中 $a\in(0, \infty)$ .

本站转载的文章为个人学习借鉴使用，本站对版权不负任何法律责任。如果侵犯了您的隐私权益，请联系本站邮箱yoyou2525@163.com删除。

猜您在找 Tent混沌映射初始化种群混沌映射初始化种群之Logistic映射混沌映射初始化种群之Sin映射 NSIndexPath的初始化方法 vector 初始化方法 NAS--群辉220+ 初始化 ArrayList 数组初始化方法结构体指针初始化方法 Java初始化方法：类、容器 Easyui 控件的初始化方法