群智能算法的種群初始化 1. 基於Tent混沌映射的種群初始化 Tent映射結構簡單，分布較為均勻，便利性好，表達式如下： \[ x_{n+1}= \left\{\begin{matrix} \frac{ x_n }{a}， 0 \leq x_{n} \leq a\\ \frac ...

混沌映射初始化種群之Sin映射step1: 隨機生成一個d維向量X(0)，向量的每個分量在0-1之間 step2 利用Sin映射生成N個向量。Sin映射如下 X(i+1) =sin(2/X(i))step3 將X的每個分量載波到變量的取值區間上 執行效果： ...

在優化領域，混沌映射可以用於替代偽隨機數生成器，生成0到1之間的混沌數。經實驗證明，利用混沌序列進行種群初始化、選擇、交叉和變異等操作會影響算法的整個過程，而且常常能取得比偽隨機數更好的效果。下面給出部分常用於群體智能領域的混沌序列 1、Logistic 映射，又稱蟲口映射 ...

Logistic映射是一個一維混沌映射，差分方程如下： X(n+1)=X(n)*μ*(1-X(n)) μ∈[0,4] X∈[0,1] u為logistic控制參數，取值為[0,4]，x取[0,1]時，系統處於混沌狀態。 該系統在保密通信領域有所應用。 代碼如下： 結果如 ...

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

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拉丁超立方體初始化種群 1.引言 群智能算法一般以隨機方式產生初始化種群的位置，但是這種方式可能導致種群內個體分布不均勻。拉丁超立方體抽樣方法產生的初始種群位置，可以保證全空間填充和抽樣非重疊，從而使種群分布均勻。 2.LHS抽樣過程 step1: 確定抽樣規模\(H\) step2 ...