新型混沌优化方法的研究及应用  

New Chaos Optimization Algorithm with Applications

作　　者：尤勇[1] 王孙安[1] 盛万兴[2] 

机构地区：[1]西安交通大学机械工程学院,西安710049 [2]中国电力科学研究院

出　　处：《西安交通大学学报》2003年第1期69-72,共4页Journal of Xi'an Jiaotong University

基　　金：国家重点基础研究专项经费资助项目(G1998-030405).

摘　　要：为了克服现有混沌优化方法在大空间、多变量问题中的不足,提出了一种新型的混沌优化方法.该方法利用了一类在有限区域范围内折叠次数无限的一维迭代混沌自映射进行混沌搜索,比一般的有限折叠次数迭代混沌自映射具有更好的混沌特性.因此,选取优化变量的搜索空间,并不断提高搜索精度,构造新型的混沌优化方法.实验算例和仿真结果表明,新型混沌优化方法具有较高的搜索效率与搜索精度,是解决优化问题的一种有效方法.Because the existing chaos optimization algorithm has weak convergence rate and precision, especially with multi space and multi variable, a new chaos optimization algorithm is proposed. A one-dimensional iterative chaotic self-map with infinite collapses within the finite region [-1,1] is used due to the better characteristics of chaos than some representative iterative chaotic maps with finite collapses. The searching space of optimized variables is chosen and the searching precision is increased simultaneously. The simulation results and calculation examples illustrate that the improved chaos optimization algorithm has high searching speed and precision.

关 键 词：混沌优化方法 混沌自映射 搜索精度 搜索效率 混沌动力学 

分 类 号：O415.5[理学—理论物理]