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优化算法改进策略:21种混沌映射方法-混沌初始化(附matlab代码)

混沌映射

 将混沌映射方法与优化算法相结合是一种常见的改进方式。本期不完全整理了21常见的混沌映射方法的matlab代码,并将他们运用在算法的初始化中。该策略适用于所有优化算法。具体有:

  1. Chebyshev混沌映射
  2. Circle 混沌映射
  3. Gauss/mouse 混沌映射
  4. Iterative 混沌映射
  5. Logistic 混沌映射
  6. Piecewise 混沌映射
  7. Sine 混沌映射
  8. Singer 混沌映射
  9. Sinusoidal 混沌映射
  10. Tent 混沌映射
  11. Fuch 混沌映射
  12. SPM 混沌映射
  13. ICMIC 混沌映射
  14. Tent-Logistic-Cosine 混沌映射
  15. Sine-Tent-Cosine 混沌映射
  16. Logistic-Sine-Cosine 混沌映射
  17. Henon 混沌映射
  18. Cubic 混沌映射
  19. Logistic-Tent 混沌映射
  20. Bernoulli 混沌映射
  21. Kent 混沌映射

1. Chebyshev 混沌映射

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Chebyshev 混沌映射原理简单,是常用的混沌映射之一。a阶Chebyshev混沌映射表达式为:

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其中a通常取值为4。混沌轨道状态值范围为(-1,1)。

2. Circle 混沌映射

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Circle混沌映射有着随机性,均匀性和有序性等特点。Circle映射可表示为:

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其中,a,b为控制参数,常用的取值为0.5和0.2,mod为求余函数。混沌轨道状态值范围为(0,1)。

3. Gauss/mouse 混沌映射

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Gauss/mouse混沌映射是常用的混沌映射之一,其表达式为:

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混沌轨道状态值范围为(0,1)。

4. Iterative 混沌映射

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lterative 混沌映射的数学表达式为:

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a为控制参数,在(0,1)中取值,一般为0.7。混沌轨道状态值范围为(-1,1)。

5. Logistic 混沌映射

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Logistic混沌映射原理简单,具有较强的随机性和遍历性,是常用的混沌映射之一。混沌映射表达式为

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其中,a为控制参数,在(0,4]中取值,a越大混沌性越高,a=4时处于完全混沌状态。混沌轨道状态值范围为(0,1)。

6. Piecewise混沌映射

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Piecewise混沌映射具有很好的统计性能,是一个分段映射函数。混沌映射公式为:

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其中,P在 [0,0.5]内取值,为一个分段控制因子,用来划分该分段函数的4部分函数。一般d=0.3。混沌轨道状态值范围为(0,1)。

7. Sine 混沌映射

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Sine混沌映射的表达式为:

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其中a为控制参数,一般为4。混沌轨道状态值范围为(0,1)。

8. Singer 混沌映射

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Singer映射是混沌映射的典型代表,它的数学形式很简单。其表达式如下:

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其中a为控制参数。混沌轨道状态值范围为(0,1)。

9. Sinusoidal 混沌映射

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Sinusoidal混沌映射的数学表达式为:

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其中a为控制参数,通常为2.3。混沌轨道状态值范围为(0,1)。

10. Tent 混沌映射

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Tent映射又称为帐篷映射,其数学表达式为:

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当a=0.5的时候,系统呈现短周期状态。当系统初值与a相同,系统将演化成周期系统。因此,使用时需注意以上两种特殊情况。混沌轨道状态值范围为(0,1)。

11. Fuch混沌映射

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Fuch混沌映射使得优化结果不依赖于初始值,其表达式为:

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混沌轨道状态值范围为(-1,1)。

12. SPM混沌映射

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SPM 映射函数定义:

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其中,r为0~1之间的随机数。当η∈(0,1)且μ∈(0,1)时,该函数处于混沌状态。实验表明当η=0.4且μ=0.3时,SPM映射产生的序列具有更好的遍历性和随机性。其混沌轨道状态值范围为(0,1)。

13. ICMIC混沌映射

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ICMIC映射是一种映射折叠次数无线的混沌模型,相较于Logistic 映射和Tent映射,该映射具有遍历均匀和收敛较快等优点。ICMIC映射的数学表达式如下:

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其中,a为控制参数,取值在(0,+∞)。其混沌轨道状态值范围为(-1,1)。

14. Tent-Logistic-Cosine混沌映射

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组合运算可以有效地对两个种子映射的混沌动力学进行集合,余弦变换表现出非常复杂的非线性。因此,Tent-Logistic-Cosine产生的新的混沌映射具有复杂的行为:

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其混沌轨道状态值范围为(0,1)。

15. Sine-Tent-Cosine混沌映射

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Sine-Tent-Cosine混沌映射同样是组合混沌映射,表达式为:

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其混沌轨道状态值范围为(0,1)。

16. Logistic-Sine-Cosine混沌映射

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Logistic-Sine-Cosine混沌映射同样是组合混沌映射,表达式为:

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其混沌轨道状态值范围为(0,1)。

17. Henon混沌映射

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Henon混沌映射在2维空间产生,是一种典型的离散混沌映射,其动力学公式如下:

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其中,a和b 参数决定Henon映射的状态,较1维混沌映射更复杂。研究结果表明:当a=1.4,b=0.3时,函数进入混沌状态,生成的混沌序列具有很强的随机性。其混沌轨道状态值范围为(-1.5,1.5)。

18. Cubic混沌映射

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相比 Logistic混沌映射,Cubic混沌映射具较好的混沌遍历性,有寻优速度快﹑精度高的特点。表达式如下:

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取a=2.595的混沌参数,Cubic混沌映射在(0.1)之间具有较好的遍历性。

19. Logistic-Tent映射

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将经典一维Logistic系统、Tent混沌系统进行集成生成的Logistic-Tent复合混沌系统。该混沌系统融合了Logistic复杂的混沌动力学特性和Tent混沌系统更快的迭代速度、更多的自相关性和适用于大量序列的特点。它的数学公式定义如下:

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其混沌轨道状态值范围为(0,1)。

20. Bernoulli 混沌映射

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Bernoulli映射表达式为:

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其中,a为控制参数。其混沌轨道状态值范围为(0,1)。

21. Kent映射

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Kent映射是另一个具有代表性且形式简单的离散混沌系统,从数学上讲,Kent映射与Logistic 映射是同构的,因此Kent映射也可用于随机优化算法中生成随机新解的方法,而Kent映射具有比 Logistic映射更好的均匀遍历性。Kent映射系统方程可表为如下形式:

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控制参数a∈(0,1)。混沌轨道状态值范围为(0,1)。

结果展示:

首先,对上述21种混沌映射方法,进行分布上的遍历。可以清楚看到他们不同的特征。

 

其次,将他们运用到种群初始化中。以2024年的最新算法2024年优化算法-牛顿-拉夫逊优化算法Newton-Raphson-based optimizer(附Matlab代码)为例。在cec2005上对比21种混沌改进策略。

Matlab代码获取

关注微信公众号-优化算法侠,搜索即可

用于改进所有优化算法:21种混沌映射方法-混沌初始化(附matlab代码)

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