群智能算法的种群初始化 1. 基于Tent混沌映射的种群初始化 Tent映射结构简单，分布较为均匀，便利性好，表达式如下： \[ x_{n+1}= \left\{\begin{matrix} \frac{ x_n }{a}， 0 \leq x_{n} \leq a\\ \frac ...

混沌映射初始化种群之Sin映射step1: 随机生成一个d维向量X(0)，向量的每个分量在0-1之间 step2 利用Sin映射生成N个向量。Sin映射如下 X(i+1) =sin(2/X(i))step3 将X的每个分量载波到变量的取值区间上 执行效果： ...

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 ...

Logistic映射是一个一维混沌映射，差分方程如下： X(n+1)=X(n)*μ*(1-X(n)) μ∈[0,4] X∈[0,1] u为logistic控制参数，取值为[0,4]，x取[0,1]时，系统处于混沌状态。 该系统在保密通信领域有所应用。 代码如下： 结果如 ...

% Good Node Set Matalb-codefunction [GD] = Goodnode(M,N) % M is the number of points; N is the di ...

前几天，有个同事看到我生成的一幅逻辑斯蒂分岔图像后，问我：“这是咪咪吗?”我回答：“淫者见淫。”好吧，这里将生成几种分岔映射图形，包括逻辑斯蒂映射系统，正弦映射系统和曼德勃罗映射系统。实际上这几种图形算不上分形，只不过它与我写的其他分形对象使用相同的基类，所以也将其列入混沌分形的范畴 ...

参考 知识星球 中 芋道源码 星球的源码解析，一个活跃度非常高的 Java 技术社群，感兴趣的小伙伴可以加入 芋道源码 星球，一起学习😄 该系列文档是本人在学习 Mybatis 的 ...

拉丁超立方体初始化种群 1.引言 群智能算法一般以随机方式产生初始化种群的位置，但是这种方式可能导致种群内个体分布不均匀。拉丁超立方体抽样方法产生的初始种群位置，可以保证全空间填充和抽样非重叠，从而使种群分布均匀。 2.LHS抽样过程 step1: 确定抽样规模\(H\) step2 ...