混沌优化
混沌优化的相关文献在1998年到2022年内共计462篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、电工技术、水利工程
等领域,其中期刊论文405篇、会议论文36篇、专利文献106971篇;相关期刊242种,包括中南大学学报(自然科学版)、计算机仿真、计算机工程等;
相关会议35种,包括全国第26届计算机技术与应用学术会议、2011年第五届中国可信计算与信息安全学术会议(CTCIS2011)、福建省电机工程学会第十一届学术年会等;混沌优化的相关文献由1025位作者贡献,包括李祥飞、邹恩、修春波等。
混沌优化—发文量
专利文献>
论文:106971篇
占比:99.59%
总计:107412篇
混沌优化
-研究学者
- 李祥飞
- 邹恩
- 修春波
- 张泰山
- 王爽心
- 桂卫华
- 邹莉华
- 姜妍
- 胡志坤
- 丁政开
- 傅文渊
- 冯春
- 刘向东
- 周建中
- 张宇河
- 张绍德
- 彭小奇
- 李文
- 梁昔明
- 王桂海
- 王立华
- 秦斌
- 覃庆努
- 邵惠鹤
- 郭华
- 陈永
- 魏学业
- 冀钰
- 刘勇健
- 刘荣灿
- 史玲
- 吴敏
- 唐巍
- 崔铁军
- 廖云平
- 张春慨
- 曹双华
- 曹家枞
- 李亚光
- 李协能
- 李柏林
- 李殿璞
- 李盼池
- 李超顺
- 李阳
- 杨洋
- 杨炳儒
- 欧微
- 滕皓
- 王智微
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王崇兵;
范荣双;
李大伟;
任伟
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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。
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单文娟;
程晓云;
汤伟
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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。
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刘钢;
金轶群;
曹旭;
赖菲;
柴胜凯;
吴涛;
何新;
王智微;
褚贵宏
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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。
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运侠伦;
庞哲凯;
章云;
姜歌东;
刘斌;
梅雪松
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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。
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刘道文;
杨拥军
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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.
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赵小强;
杨帆;
晏珠峰
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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.
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符保龙
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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.
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吴经纬;
杨靖;
龙道银;
王霄;
覃涛;
余玲珍
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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。
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栾雨雨;
王锡淮;
肖健梅
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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.
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赵小强;
杨帆;
晏珠峰
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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。
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Liu Lijun;
刘丽军;
Li Jie;
李捷;
Cai Jinding;
蔡金锭
- 《福建省电机工程学会第十一届学术年会》
| 2011年
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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。
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WANG Chunmei;
王春梅;
SUN Jiaze;
孙家泽
- 《全国第26届计算机技术与应用学术会议》
| 2015年
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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.
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WANG Chunmei;
王春梅;
SUN Jiaze;
孙家泽
- 《全国第26届计算机技术与应用学术会议》
| 2015年
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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.