混沌优化

摘要： 针对地磁轮廓线匹配算法(MAGCOM)在进行匹配导航时,过于依赖惯导系统且算法抗噪能力较弱、匹配精度低的问题,提出了一种改进混沌蚁群的地磁匹配算法,实现算法的独立匹配定位。该算法以平均豪斯多夫距离(MHD)作为待匹配轨迹与实测轨迹之间的度量函数,改进了传统蚁群算法的概率转移公式及信息素表示方式,并将混沌优化算法嵌到传统蚁群算法中,最终搜索得到最佳匹配序列来完成地磁匹配。实验结果表明:该算法不依靠惯导提供的参考轨迹形状依然可以完成匹配,并且抗噪能力强,匹配精度较高,适用于地磁匹配导航。

摘要： 为了研究纸浆洗涤工段中工艺指标的矛盾情况,构建多目标优化,提高出浆量,降低清水使用量,达到高产、节能的目的。本文基于洗涤工艺过程的多段逆流特性,搭建了非线性数学模型,提出一种解决非线性问题的优化策略。引入自适应的惩罚因子,将带约束条件的模型转化为无约束问题,利用人工神经网络理论,对类似于灰箱模型的纸浆洗涤过程建立稳态模型,对于多目标模型,采用混沌优化算法进行目标优化。计算机仿真表明,稳态优化模型不仅保障了纸浆洗涤干净度,并且提高了洗后纸浆的出浆量。造纸厂实践表明,该方法能有效解决洗浆过程的工艺指标矛盾问题,整个过程得到了优化控制。该方案提高了出浆量,节约了洗涤用水,达到了节能减耗的目的。本文提出的稳态优化控制方法适应于大部分工业生产过程,对于非线性、多目标问题具有通用性,混沌优化算法可解决灰箱问题的求解精度、结果可靠性等要求,避免了局部最优的缺点。

摘要： 提出了一种基于深度学习及混沌优化的燃机电站机组热电负荷优化分配的新方法。采用深度学习理论中长短时记忆(LSTM)神经网络算法建立机组能耗模型,通过对模型中机组能耗和电负荷、热负荷、环境参数之间非解析函数关系训练学习,并采用混沌优化算法对LSTM神经网络算法训练得到的模型进行负荷优化分配,得到机组最优负荷分配下最小气耗量。实际算例计算结果表明,本文方法计算结果有效,可提高机组运行的经济性。

摘要： 为了更精确辨识多面转子轴系的失衡参数,采用适用于复杂非线性求解问题的粒子群优化算法替代失衡参数辨识反问题求解过程。在使用粒子群优化求解时,引入混沌优化思想,分别对权重因子和迭代规律进行调整,提出了混沌权重粒子群优化(chaos weighted particle swarm optimization,简称CWPSO)和双混沌粒子群优化(double chaos particle swarm optimization,简称DCPSO),并与标准粒子群优化(standard particle swarm optimization,简称SPSO)和异步自适应粒子群优化(asynchronous adaptive particle swarm optimization,简称ASPSO)进行了仿真对比,结果显示,DCPSO的平均误差最小为2.86%,稳定性最佳。采用DCPSO在本特利RK4实验台上进行失衡参数辨识及振动抑制实验,结果表明,在转速为2040 r/min时,该算法对多面转子轴系失衡参数辨识效果最佳,由失衡引起的振动抑制率达95%左右。

摘要： 为提高混沌优化搜索结果的精度,在以粒子群算法进行全局搜索的基础上,根据全局搜索结果利用混沌优化进行局部搜索,实现在全局范围上搜索最优值.分析局部混沌搜索方法,设计基于混沌局部搜索的粒子群算法的流程,利用混沌优化进行粒子群局部搜索以跳出局部最优搜索区域,避免陷入局部极小值和实现在全局范围上搜索目标函数的最优值.以RMSE误差作为搜索结果精度评价指标,通过Rosenbrock函数算例对基于混沌局部搜索的粒子群算法精度进行分析,并将该算法应用于停车场最优选址实际问题的决策.研究结果表明,该算法搜索结果相较于混沌优化算法搜索结果具有更高的精度,其数值更逼近理论最优值,验证了其提高搜索结果精度的有效性和在解决实际问题上的可行性.

摘要： 针对传统土壤含水量预测算法存在的精度和效率较低等问题,采用支持向量机(SVM,support vector machine)建立预测模型,提出一种改进樽海鞘群算法(SSA,salp swarm algorithm)优化SVM的土壤含水量预测算法.首先,引入反向学习和混沌优化对标准樽海鞘群算法进行改进,解决算法易陷入局部最优解和收敛速度慢的问题;其次,利用改进的樽海鞘群算法对影响SVM性能的参数进行优化,构建对应的预测模型;最后,将所提模型与粒子群优化SVM预测模型、鲸鱼算法优化SVM预测模型进行对比.实验结果表明,所提模型的均方误差和决定系数分别为0.42和0.901,与其他两种模型相比性能更优,验证了所提算法的有效性.

摘要： 针对网络入侵数据具有高维度、数据量大的特点,引入混沌算子完成标准猴群算法的初始化操作,接着利用优化后的猴群算法对LSSVM的核函数系数以及函数的调节系数进行优化,构建一个CMA-LSSVM入侵检测模型.仿真实验结果表明,该模型对网络入侵数据具有较好的泛化能力和较高的检测精度,效果良好.

摘要： 针对基本果蝇优化算法寻优精度低和收敛速度慢的缺点,提出一种基于Sinusoidal混沌映射的果蝇优化算法。首先,在寻优过程中引入混沌优化参数更新果蝇群位置,优化全局搜索能力;其次,将其它4种混沌映射与FOA算法相结合,在7个基准测试函数上进行性能对比分析,得到性能最优的一种混沌果蝇优化算法SFOA。仿真结果表明,提出的改进算法与基本FOA算法及其它改进果蝇算法相比,测试指标高出3~5个数量级,其收敛精度和速度有较大提升。

摘要： 针对粒子群属性约简算法容易早熟、易陷入局部最优解的问题,提出一种融合混沌离散粒子群与粗糙集的属性约简算法(CBPSORS).在该算法中,首先利用混沌序列初始化粒子的位置和速度,得到一个无序的粒子种群.其次改进最优粒子进行混沌变异过程,改进惯性因子和加速因子来提高算法性能.再次用粗糙集理论对生成的属性子集相关性进行评估.最后用K-近邻(KNN)算法生成分类模型在UCI数据集上对该算法进行验证.理论分析与实验结果表明,与基于粗糙集的属性约简算法(RS)、基于粒子群的粗糙集属性约简算法(PSORS)以及基于遗传算法的粗糙集属性约简算法(GARS)相比,文中算法可以在保持决策表知识信息的前提下,约减掉更多的条件属性,提高分类精度.

摘要： 针对传统土壤含水量预测算法存在的精度和效率较低等问题,采用支持向量机(SVM,support vector machine)建立预测模型,提出一种改进樽海鞘群算法(SSA,salp swarm algorithm)优化SVM的土壤含水量预测算法。首先,引入反向学习和混沌优化对标准樽海鞘群算法进行改进,解决算法易陷入局部最优解和收敛速度慢的问题;其次,利用改进的樽海鞘群算法对影响SVM性能的参数进行优化,构建对应的预测模型;最后,将所提模型与粒子群优化SVM预测模型、鲸鱼算法优化SVM预测模型进行对比。实验结果表明,所提模型的均方误差和决定系数分别为0.42和0.901,与其他两种模型相比性能更优,验证了所提算法的有效性。

摘要： 为解决粒子群优化后期搜索速度较缓慢,易陷入局部最优的问题,本文提出一种基于强引导粒子群与混沌寻优相结合的电力系统无功优化算法,该算法在采用强引导型粒子群的基础上引入混沌优化以进一步提高全局寻优能力,即在粒子群算法的基础上引入强引导思想,在搜索初期,对粒子位置的更新加以引导,减少算法随机性以提高搜索效率.为进一步解决寻优后期粒子可能陷入早熟收敛的问题,利用混沌优化具有“奇异吸引子”的特性,在解空间进一步搜索,两者的结合可以更有效地搜索到全局最优解.通过对福建某高压配电网的具体计算,最优降损率可以达到14.04％,节点最低电压从0.8950(p.u.)提高到0.9956(p.u.),结果表明该算法应用在电力系统无功优化领域的可行性和有效性。

摘要： 针对边坡稳定性分析中边坡临界滑动面问题,将改进的变尺度混沌优化算法和边坡稳定性分析的无条分法结合起来,采用混沌Logistic模型进行混沌搜索,内外循环缩小有效区间,最终搜索到边坡画面临界全局最优解,实现了对工程中一般岩土体边坡临界滑动面的搜索求解.

摘要： 为了提高工程优化问题的寻优效率，提出一种用于求解优化问题的改进并行混沌优化算法。根据当前解中精英个体的分布情况从优化变量的定义域中划分出精搜索空间。在优化过程中，精搜索空间不断缩小，搜索概率不断增加，这可保证算法具有较快的收敛速度。同时，算法始终以一定概率保持对原搜索空间进行混沌搜索，这可保证算法始终具有全局寻优能力。函数优化以及分包商选择等组合优化问题可利用该算法进行有效求解。仿真实验结果表明：对于相同的优化问题，改进的并行混沌优化算法可以求得更好的优化解，从而证明该方法具有良好的寻优性能。

摘要： 针对目前电力系统计算可用输电能力算法收敛速度慢、易早熟的缺点，提出了一种将混沌优化与线性内点法相结合的混合求解算法。该算法利用混沌优化所具有的遍历性、随机性和规律性等特点跳出局部最优点，接近最优点；同时，利用预测－校正原－对偶内点法在最优点的邻域内局部寻优，从而达到全局寻优与局部寻优相结合。通过对IEEE 30节点测试系统可用输电能力的计算与分析，表明该算法具有很高的收敛速度和求解精度。

摘要： 针对目前电力系统计算可用输电能力算法收敛速度慢、易早熟的缺点，提出了一种将混沌优化与线性内点法相结合的混合求解算法。该算法利用混沌优化所具有的遍历性、随机性和规律性等特点跳出局部最优点，接近最优点；同时，利用预测-校正原-对偶内点法在最优点的邻域内局部寻优，从而达到全局寻优与局部寻优相结合。通过对IEEE30节点测试系统可用输电能力的计算与分析，表明该算法具有很高的收敛速度和求解精度。

摘要： 提出了一种改进的基于动态量化小波系数的鲁棒水印算法。水印通过动态量化嵌入到载体图像小波变换的高频子带上，混沌优化用于搜索嵌入水印的最大可用块数，中国剩余定理用于安全地产生动态量化参数。该算法和Lin等人提出的数字水印方案相比，不仅具有良好的隐蔽性、安全性和不可感知性，同时，算法也具有良好的抗压缩攻击等鲁棒性能。仿真结果验证了算法的有效性。

摘要： 针对热连轧监控AGC大时滞系统的复杂性，基于简化的数学模型，给出了一种新的ADRC设计及实现方案，以满足高精高速轧制要求，在回路中增加了一个单位增益环节，提高了ADRC参数的通用性;并将各子系统改用线性函数，实现更加简单，仿真结果表明，尽管各控制器的最佳参数均采用变尺度混沌优化方法得到，但ADRC的抗扰性和鲁棒性明显优于常规的Smith预估器和PID。

摘要： 本文针对图像恢复中由于图像退化的原因未知或难以表达，传统的逆滤波等方法不能取得很好的效果，提出了一种改进的遗传算法(improved GA，IGA)，应用用于图像的恢复。同时针对图像的恢复，从整体入手，对遗传操作、群体策略、保持群体多样性等方面都进行了改进。其中加入混沌优化、混合选择、精英保留策略等新改进操作，使得本文提出的图像复原方法在兼顾全局搜索性能和遗传算法的收敛速度的情况下取得了较好的复原效果。

摘要： 非线性规划是具有非线性约束条件或目标函数的数学规划，是运筹学的一个重要分支，非线性规划在工程、管理、经济、科研、军事等方面都有广泛的应用，为最优设计提供了有力的工具。一般来说，约束非针对传统社会认知优化算法全局收敛慢的问题,提出一种保证全局收效的认知优化算法,该算法应用Tent映射初始化知识库,提高初始解的质量;邻域搜索过程采用混沌搜索,增强算法跳出局部最优解的能力;通过增加混沌库来提高搜索的遍历性,实现和知识库协同寻优,从而构建为一种新的混沌混合认知优化算法.同时以Solis和Wets提出的随机算法收敛定理为基础给出了该算法的全局收敛性证明.标准测试函数的仿真优化结果表明,该混合算法对非线性规划问题具有较强的求解能力,算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定,性能明显优于标准认知优化算法.

摘要： 非线性规划是具有非线性约束条件或目标函数的数学规划，是运筹学的一个重要分支，非线性规划在工程、管理、经济、科研、军事等方面都有广泛的应用，为最优设计提供了有力的工具。一般来说，约束非针对传统社会认知优化算法全局收敛慢的问题,提出一种保证全局收效的认知优化算法,该算法应用Tent映射初始化知识库,提高初始解的质量;邻域搜索过程采用混沌搜索,增强算法跳出局部最优解的能力;通过增加混沌库来提高搜索的遍历性,实现和知识库协同寻优,从而构建为一种新的混沌混合认知优化算法.同时以Solis和Wets提出的随机算法收敛定理为基础给出了该算法的全局收敛性证明.标准测试函数的仿真优化结果表明,该混合算法对非线性规划问题具有较强的求解能力,算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定,性能明显优于标准认知优化算法.

摘要： 本发明公开了一种基于混沌多项式和序列凸优化的飞行器轨迹优化方法。使用本发明能够解决飞行器轨迹稳健优化问题中存在不确定性分析与优化循环嵌套导致求解困难的问题。本发明根据混沌多项式理论，将飞行器轨迹稳健优化数学模型中的随机微分动力学方程组扩展为由PCE系数构成的高维确定性常微分动力学方程组，将飞行器迹稳健优化数学模型转化为等效的确定性最优控制问题；然后将最优控制问题转化为凸优化问题，实现优化问题的高效求解，获得最优控制变量，完成飞行器轨迹优化。

摘要： 本公开实施例提供了一种自适应混沌环境的云存储服务超时值优化方法及相关设备，属于计算机技术领域。云存储系统包括第一节点，方法由第一节点执行；该方法包括：获得目标通信链路的上一监控窗口信息及其上一实际超时值、以及当前监控窗口信息及其当前实际超时值；若确定目标超时值大于当前实际超时值，则根据目标系数和当前实际超时值确定目标超时值；若确定目标超时值小于或等于当前实际超时值，则根据当前实际超时值和当前监控窗口信息获得目标通信链路在当前监控窗口内的目标超时有界请求速率，并将目标超时有界请求速率对应的超时值作为目标超时值；将目标超时值作为目标通信链路的下一监控窗口的预测目标超时值。

摘要： 本发明提出了一种自适应神经网络交通流预测的混沌搜索优化方法，包括以下步骤：S1.构建BP神经网络模型，初始化网络参数；S2.初始化麻雀算法各项参数；S3.加入Tent混沌映射初始化种群；S4.计算种群中麻雀适应度值；S5.根据适应度值对种群进行排序；S6.生产者位置更新；S7.跟随者位置更新；S8.危险时，麻雀位置更新；S9.先进行个体最优适应度值更新，再进行群体最优适应度值更新，进入步骤S10；S10.判断是否达到迭代次数，若未达到则返回至步骤S5；否则，输出最优适应度值和全局最优位置，进入步骤S11；S11.将最优适应度值和全局最优位置赋予BP神经网络模型，优化其权值和阈值，进行预测，完成CSSA‑BP模型的搭建。该方法预测精确度更高，迭代速度更快。

摘要： 本发明公开了基于混沌映射改进遗传算法的城乡电网无功优化方法，该方法首先随机生成初始种群，既初始无功配置方案；其次，用混沌映射改进的遗传算法对初始种群进行搜索形成初始解集合；对初始解集进行择优，同时进行解向量的交叉，并将该代的最优解进行保留，有效增大选择的多样性，同时进一步加快了收敛速度；最后，比对解集合能否满足实际问题的约束条件，将能满足条件的视为备选解；该方法可以搜索出较优的无功配置方案。可以进一步提高城乡无功补偿的精度，相较于无功补偿前更为有效解决降低节点电压偏高问题和降低城乡电网功率损耗，也可为相关电网改造工程的同类问题提供一定的解决方案。

摘要： 本发明公开了一种基于混沌的线程池与GPU组合优化批量图像加密方法，该方法是先对用户输入的大批量数字图像进行异步的预处理；然后提取经过自动化预处理后的批量图像进行计算块划分，采用GPU高性能计算得到VectorListu，采用基于Lorenz混沌系统产生的混沌序列进行加密；利用现有的性能优化算法结合可视化交互系统形成批量图像加密软件，对批量图像进行直方图分析、相关性分析、信息熵分析。实验测试结果表明，不仅能实现批量图像加密，有效抵御暴力攻击、差分攻击、统计攻击、噪声攻击等常见的攻击手段，对于非极端类彩色数字图像平均加密速度达到7.543毫秒每张、1.783秒每GB数据。经过性能优化后的批量数字图像加密在保证加密质量的同时在加密效率上有显著的提高。

摘要： 本发明提供了一种基于混沌遗传算法的抽蓄‑风电优化运行方法及系统，包括：获取待优化的抽蓄‑风电系统的参数；将所述待优化的抽蓄‑风电系统的参数带入预先构建的抽蓄‑风电系统的优化模型中，采用混沌遗传算法进行求解，得到抽蓄‑风电系统的优化运行方案；其中，所述抽蓄‑风电系统的优化模型是基于所述抽蓄‑风电系统的优化目标建立的目标函数以及为所述目标函数设置的约束条件构建而成。通过将混沌变量引入优化模型，运用混沌遗传算法对抽蓄‑风电系统的优化运行方案进行求解，凭借混沌的遍历性防止算法陷入局部最优，加快收敛速度，提高运算效率，更好的服务于工程实践。

摘要： 本发明公开了一种基于多目标蜉蝣优化的分形排序和DNA混沌图像加密方法，该方法首先利用蜉蝣位置选择的像素点位置、明文图像的SHA‑256值生成密钥；其次利用分形排序矩阵和洗牌算法对明文图像进行置乱；再对置乱洗牌后的图像进行DNA编码，对混沌序列和分形矩阵生成的DNA片段进行字符串模式匹配算法，得到两组字符串的Next序列，利用Next序列对DNA图像进行DNA条件循环移位，最后进行DNA运算并解码，得到加密图像。最后通过蜉蝣优化算法，利用罚函数构造新的适应度函数，基于适应度函数迭代加密步骤，得到最优的密文和其对应的密钥。本发明能够得到加密效果优秀的密文图像和密钥，其加密效果稳定，能够抵抗各种典型攻击。

摘要： 本发明属于量子计算技术领域，特别涉及一种基于混沌自适应的量子萤火虫搜索优化方法，将待求解问题解决方案的维数作为待求解问题维度，候选解决方案个数作为种群规模，并设定量子萤火虫参数，其中，该参数至少包含：用于评判每个候选解决方案优劣的目标函数、迭代终止条件及每个维度上解决方案允许取值范围及量子染色体所含量子比特个数；利用混沌映射生成的混沌序列并基于量子编码生成量子萤火虫初始种群，将量子萤火虫个体分布到整个搜索空间；并将邻域搜索和随机扰动分别作用于当前种群最优个体和其他个体更新中，通过循环迭代更新过程来输出最优个体值。本发明能够提升量子萤火虫算法搜索性能和稳定性，便于实际场景中的应用。

摘要： 本发明公开一种基于超混沌优化算法的反击防雷措施选择与参数优化方法，通过信息权重法建立防雷措施选择模型，计算每种影响因素所占权重，筛选得到4种对雷电反击跳闸率影响最大的因素，根据环境因素确定所选影响因素的实际应用范围，采用超混沌优化算法进行参数组合优化，不但降低了计算量，提高工作效率，而且超混沌的内禀随机性能够保证参数组合取得全局最优解，选择雷击跳闸率最低时对应的最优参数进行输电线路防雷改造，实现对输电线路的有效防雷保护。

摘要： 本发明涉及一种基于变尺度混沌算法的含小水电接入配电网电压优化方法，属于电力系统微电网技术领域。根据当地小水电的分布情况以及水电站的出力情况，针对小水电接入区域配电网所产生的电压越限问题，以配电网各节点电压大小为重要约束，以线路有功损耗最小和设备总投资最小为目标，以线路调压器、小水电运行方式以及调节变电站出口电压为主，智能软开关装置为辅作为调压措施，建立含小水电接入的区域配电网电压优化模型;采用变尺度混沌优化算法对目标函数进行优化求解，得到区域配电网最佳配置方式。该方法能够避免陷入局部最优，比随机搜索更具有优越性，易于跳出局部最优解，具有求解简单、搜索效率高、通用性强等优点。