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 ...

Logstic混沌映射初始化种群 Step 1： 随机生成一个\(d\)维向量\({X_0}\)，向量的每个分量在0-1之间。 Step 2： 利用Logistic映射生成N个向量。Logistic映射如下： \[X_{i+1}=\mu{X_{i}.*(1-X_{i ...

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 ...

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

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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 ...

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 ...

映射定义 对于集合X,Y,若在对应法则f下,X中任一元素x,都可以找到Y中唯一的y与之对应,那么将f称作X到Y的映射. 记作 f:x→y . 其中y(即f(x)),叫做x在f下的像,x称作y在f下的原像. X是定义域,Y是值域. 单射 设f:x→y,如对任意的X中的不同元素x1,x2 ...