基于遗传粒子群算法的超混沌S盒设计 被引量：3

1

作者 陆雅雯 李正权 +2 位作者 谭立容 顾斌 邢松 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期701-708,共8页

针对目前基于混沌系统所构造的S盒难以拥有良好密码学性能的问题,提出一种基于超混沌系统及遗传粒子群优化算法的S盒设计方案.在一维混沌映射基础上,引入正余弦函数以及指数因子,构造一个二维超混沌系统,从系统分叉图、相图、Lyapunov... 针对目前基于混沌系统所构造的S盒难以拥有良好密码学性能的问题,提出一种基于超混沌系统及遗传粒子群优化算法的S盒设计方案.在一维混沌映射基础上,引入正余弦函数以及指数因子,构造一个二维超混沌系统,从系统分叉图、相图、Lyapunov指数图进行性能分析,该混沌系统在参数范围内有着连续的超混沌区间,混沌行为复杂.通过改变混沌系统的初值、参数以及迭代次数可以动态生成S盒,随后结合粒子群优化算法和遗传算法提出一种针对S盒的遗传粒子群优化算法,将混沌系统生成的S盒作为初始种群,利用粒子群算法改进遗传算法中的交叉操作,同时结合爬山算法提出一种新的变异策略.为验证所生成S盒性能,对S盒的双射特性、非线性度、严格雪崩准则、差分均匀性及输出比特间独立性进行仿真测试,仿真结果表明:所提出的优化算法能够生成非线性度、差分均匀性、输出比特间独立性方面表现良好的S盒. 展开更多

关键词 S盒 超混沌系统 LYAPUNOV指数 粒子群优化算法 遗传算法 爬山算法

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基于全局优化改进混沌粒子群遗传算法的物料平衡数据校正 被引量：2

2

作者 孙延吉 潘艳秋 《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2663-2669,共7页

结合遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的优点以及混沌运动的特性,提出了加入混沌扰动的混沌粒子群遗传算法(DCPSO-GA),并使用5个高维非线性测试函数考察全局优化混合算法的性能。DCPSO-GA解决了在寻优搜索时出现的停滞现象,扩大了全局优... 结合遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的优点以及混沌运动的特性,提出了加入混沌扰动的混沌粒子群遗传算法(DCPSO-GA),并使用5个高维非线性测试函数考察全局优化混合算法的性能。DCPSO-GA解决了在寻优搜索时出现的停滞现象,扩大了全局优化的搜索空间,丰富了粒子的多样性,且不需要函数梯度信息。测试结果证明,针对本文的5个测试函数DCPSO-GA能找到全局最优解,其收敛速度很快,大大减少了计算量。而且,经过与其他相关算法比较可知,当总的目标函数调用次数较接近或更少时,改进算法不论在计算精度还是收敛速度上,均有很大的提高。并将DCPSO-GA算法应用到重油裂解参数估计和预测中,测试结果证明,其提高了参数估计和预测的准确性,降低了误差,能有效找到全局最优解,收敛速度快,大大减少计算量。 展开更多

关键词 全局优化 改进的混沌粒子群遗传算法 混沌序列 计算精度 收敛速度

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基于云遗传的混合混沌粒子群算法研究 被引量：4

3

作者 高见文 葛卫丽 吴启武 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第33期59-66,共8页

为了解决PSO算法种群随机初始化遍历性差、易陷入早熟收敛以及不具备全局收敛性的缺点,提出一种基于云遗传的混合混沌粒子群优化算法,使用均匀性更优的无限折混沌叠映射实现粒子初始化,通过自适应云算子、改进的Metropolis接受准则以及... 为了解决PSO算法种群随机初始化遍历性差、易陷入早熟收敛以及不具备全局收敛性的缺点,提出一种基于云遗传的混合混沌粒子群优化算法,使用均匀性更优的无限折混沌叠映射实现粒子初始化,通过自适应云算子、改进的Metropolis接受准则以及动态调整粒子集规模等策略,实现了云遗传算法和PSO算法的协同,最后通过全局收敛性证明、时间复杂度和实验分析,验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 云遗传算法 混沌 粒子群算法 混合算法

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基于混沌DNA遗传算法与PSO组合优化的RNN短期风电功率预测 被引量：14

4

作者 周洪煜 曾济贫 +1 位作者 王照阳 赵乾 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期144-149,共6页

提高短期风电功率的预测精度对保证电力系统安全、稳定地运行具有重大意义。针对风速信号的强奇异性,采用脊波神经网络建立短期风电功率的预测模型;同时利用混沌DNA遗传算法确定脊波神经网络的隐层结构,采用粒子群算法优化网络的连接权... 提高短期风电功率的预测精度对保证电力系统安全、稳定地运行具有重大意义。针对风速信号的强奇异性,采用脊波神经网络建立短期风电功率的预测模型;同时利用混沌DNA遗传算法确定脊波神经网络的隐层结构,采用粒子群算法优化网络的连接权值及方向向量。对新疆某风电场的输出功率进行了预测实验,并比较了优化前后脊波网络模型的预测性能。研究结果表明采用粒子群与混沌DNA遗传算法组合优化后的脊波神经网络均方根误差降至12.3%,预测精度得到显著提高。 展开更多

关键词 风电功率 预测 混沌DNA遗传算法 粒子群 脊波神经网络

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递阶遗传粒子群算法在神经网络设计中的应用 被引量：1

5

作者 吕俊 高慧萍 杨慧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第33期227-229,243,共4页

将递阶遗传粒子群算法(HGAPSO)应用于神经网络设计,可以在对网络拓扑结构优化的同时对连接权重进行求解。该算法结合了遗传算法在解决离散问题和粒子群算法在解决连续问题上的优势,并利用BP算法沿误差最速下降的能力对连接权重进一步学... 将递阶遗传粒子群算法(HGAPSO)应用于神经网络设计,可以在对网络拓扑结构优化的同时对连接权重进行求解。该算法结合了遗传算法在解决离散问题和粒子群算法在解决连续问题上的优势,并利用BP算法沿误差最速下降的能力对连接权重进一步学习,达到全局最优和快速搜索的有机结合。通过对混沌时序信号的预测,表明递阶遗传粒子群算法在较大程度上提高了神经网络的学习性能和泛化能力。 展开更多

关键词 递阶遗传算法 粒子群算法 误差反向传播(BP)算法 人工神经网络 优化 混沌时间序列

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混合粒子群算法在柔性工作车间调度中的应用 被引量：17

6

作者 贾兆红 陈华平 孙耀晖 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第20期4743-4747,共5页

混沌是一种新颖的优化技术,具有随机性、遍历性的特点和易跳出局部极值的能力。为了提高粒子群优化算法(PSO)的性能,在PSO中引入混沌,优势互补,提出了一种混合PSO算法,并应用于柔性工作车间调度问题的求解。首先基于混沌对PSO的参数进... 混沌是一种新颖的优化技术,具有随机性、遍历性的特点和易跳出局部极值的能力。为了提高粒子群优化算法(PSO)的性能,在PSO中引入混沌,优势互补,提出了一种混合PSO算法,并应用于柔性工作车间调度问题的求解。首先基于混沌对PSO的参数进行自适应优化,实现全局搜索与局部搜索间的有效平衡;然后,在PSO的搜索过程中引入混沌局部搜索策略,来提高解的精度和收敛速度。实验比较结果验证了该算法的全局搜索性能。 展开更多

关键词 混沌 粒子群优化 柔性工作车间调度 遗传算法(GA)

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基于自适应混沌粒子群优化的防空目标分配 被引量：6

7

作者 王毅 赵建军 +2 位作者 冯巍巍 付龙文 陈令新 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第20期144-147,151,共5页

粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度较低的问题。为此,提出一种基于自适应混沌粒子群的优化算法。采用自适应权重和遗传算法中的交叉、变异操作更新粒子群,增加种群粒子的多样性,运用早熟判断机制判断粒子的当前状态,当粒子处于早熟... 粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度较低的问题。为此,提出一种基于自适应混沌粒子群的优化算法。采用自适应权重和遗传算法中的交叉、变异操作更新粒子群,增加种群粒子的多样性,运用早熟判断机制判断粒子的当前状态,当粒子处于早熟状态时,利用混沌搜索的方法引导群体快速跳出局部最优。仿真结果表明,该算法可以有效解决粒子群算法的早熟问题,提高搜索精度和收敛速度。 展开更多

关键词 目标分配 遗传算法 自适应权重 混沌 粒子群优化算法

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基于改进粒子群算法的PID控制器参数自整定 被引量：34

8

作者 胡伟 徐福缘 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第5期1791-1794,共4页

针对标准粒子群算法寻优精度不高、易出现早熟收敛等缺陷,提出一种自适应混沌移民变异粒子群算法IPSO。该算法通过引入基因距离来反映粒子间合作与竞争的隐性知识,使粒子种群的多样性得到量化,采取自适应混沌移民变异策略对陷入聚集区... 针对标准粒子群算法寻优精度不高、易出现早熟收敛等缺陷,提出一种自适应混沌移民变异粒子群算法IPSO。该算法通过引入基因距离来反映粒子间合作与竞争的隐性知识,使粒子种群的多样性得到量化,采取自适应混沌移民变异策略对陷入聚集区域的粒子进行处理,使之获得继续搜索的能力,从而防止算法过早陷入局部最优。仿真结果表明,IPSO算法在PID控制器参数寻优问题上具有遗传算法和标准粒子群算法无法比拟的优势。 展开更多

关键词 粒子群算法 遗传算法 PID参数优化 混沌

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基于混合粒子群优化算法的聚类分析 被引量：3

9

作者 杨久俊 邓辉文 滕姿 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第22期5820-5823,共4页

针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法。新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃... 针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法。新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃逸算子。仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现象,同时也具有较快的收敛速度和较高的准确度。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 遗传算法 混沌优化 聚类分析 逃逸算子

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基于粒子群优化的模糊c均值聚类算法——在丙烯腈反应器参数优化上的应用 被引量：2

10

作者 吕强 俞金寿 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第22期211-214,共4页

采用粒子群优化(PSO)算法,代替遗传算法(GA),将其和模糊c均值(FCM)聚类算法结合,形成基于粒子群优化的模糊c均值聚类(PSO-FCM)算法,同时引进混沌优化算法加强PSO-FCM算法的局部搜索能力。以某工厂丙烯腈反应器数据为研究对象,对比GA-FC... 采用粒子群优化(PSO)算法,代替遗传算法(GA),将其和模糊c均值(FCM)聚类算法结合,形成基于粒子群优化的模糊c均值聚类(PSO-FCM)算法,同时引进混沌优化算法加强PSO-FCM算法的局部搜索能力。以某工厂丙烯腈反应器数据为研究对象,对比GA-FCM算法和FCM算法,研究结果表明PSO-FCM算法能够得到较优的聚类,且该算法实现简单,便于工程应用,对丙烯腈反应器参数调整的指导作用更加显著。 展开更多

关键词 数据挖掘 模糊C均值 遗传算法 粒子群算法 混沌优化 聚类

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改进的多目标粒子群算法在鄱阳湖水资源优化配置中的应用 被引量：2

11

作者 郭慧芳 马海波 +1 位作者 董增川 秦旭宝 《中国农村水利水电》 北大核心 2012年第10期61-64,共4页

鄱阳湖水资源优化配置问题是一个多目标优化问题。将Pareto支配关系、精英保留策略、约束主导原理引入到多目标粒子群算法中。针对粒子群算法的容易陷入局部极小值、早熟等缺点,采用了线性变换惯性系数提高搜索的速度和性能,引入遗传算... 鄱阳湖水资源优化配置问题是一个多目标优化问题。将Pareto支配关系、精英保留策略、约束主导原理引入到多目标粒子群算法中。针对粒子群算法的容易陷入局部极小值、早熟等缺点,采用了线性变换惯性系数提高搜索的速度和性能,引入遗传算法的变异思想、混沌优化思想避免了陷入局部极小值。应用改进的多目标粒子群算法对鄱阳湖环湖区的水资源优化配置模型进行了求解,得出了一组非劣解集。采用模糊近似理想点法对非劣解进行了评价,得出了鄱阳湖环湖区2030年水资源配置的最佳方案。 展开更多

关键词 水资源配置 多目标粒子群算法 鄱阳湖 混沌优化 遗传算法

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基于IPSO混沌支持向量机的网络流量预测研究 被引量：5

12

作者 尹波 夏靖波 +1 位作者 付凯 陈茂 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第11期4293-4295,4299,共4页

针对传统混沌支持向量机参数寻优算法的不足,提出了一种改进的粒子群(IPSO)算法。该算法通过延长迭代的开始阶段和最后阶段的搜索时间,实现了算法的全局搜索与局部搜索能力之间的平衡,进而优化模型参数,建立了基于IPSO优化的混沌支持向... 针对传统混沌支持向量机参数寻优算法的不足,提出了一种改进的粒子群(IPSO)算法。该算法通过延长迭代的开始阶段和最后阶段的搜索时间,实现了算法的全局搜索与局部搜索能力之间的平衡,进而优化模型参数,建立了基于IPSO优化的混沌支持向量机预测模型。应用实例结果表明,该模型对网络流量预测是有效可行的,并具有较高的寻优效率、预测精度和较好的稳态性能。 展开更多

关键词 网络流量预测 混沌支持向量机 改进粒子群算法 遗传算法

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一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法在煤矿井下漏电事故中的应用 被引量：4

13

作者 彭继慎 杨慕紫 马冰 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1431-1436,共6页

煤矿井下输电线路的实时监测中,漏电故障定位是供电系统保护的重要研究课题。针对井下无线传感器网络定位算法存在不准确的问题,提出了一种改进DV-Hop节点定位算法。首先通过计算锚节点组成的三角形面积,排除面积极小的锚节点组,避免锚... 煤矿井下输电线路的实时监测中,漏电故障定位是供电系统保护的重要研究课题。针对井下无线传感器网络定位算法存在不准确的问题,提出了一种改进DV-Hop节点定位算法。首先通过计算锚节点组成的三角形面积,排除面积极小的锚节点组,避免锚节点近似共线的情况,完成了锚节点的优选方案;此外在粒子群算法的基础上结合遗传算法和混沌理论,提出了一种遗传混沌粒子群优化算法;最后利用改进的粒子群算法对DV-Hop算法定位得到的节点位置进行校正。经过仿真实验表明在相同的网络环境下,与传统DV-Hop算法相比,改进算法能够更有效地提高定位精度,从而更加准确地监测到煤矿井下漏电事故位置。 展开更多

关键词 无线传感器网络 故障定位 DV-HOP算法 混沌 遗传算法 粒子群优化算法

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一种采用完全Logistic混沌的PSO-GA优化方法 被引量：8

14

作者 黄为勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第9期3236-3239,共4页

为了提高粒子群优化算法的性能,提出了一种完全Logistic混沌粒子群优化与遗传算法的混合优化方法。该方法将具有伪随机性与遍历性特征的Logistic混沌应用到粒子群算法的粒子位置和速度初始化、惯性权重优化、随机常数以及局部最优解邻... 为了提高粒子群优化算法的性能,提出了一种完全Logistic混沌粒子群优化与遗传算法的混合优化方法。该方法将具有伪随机性与遍历性特征的Logistic混沌应用到粒子群算法的粒子位置和速度初始化、惯性权重优化、随机常数以及局部最优解邻域点产生的全过程,并在粒子速度和位置更新后再与遗传算法相混合,进行选择和交叉操作。三种典型Benchmark函数的实验结果验证了所提方法的有效性,该方法具有更好的寻优能力与收敛速度。 展开更多

关键词 混沌优化 Logistic混沌 粒子群优化 遗传算法

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柔性作业车间调度问题的一种混合进化算法

15

作者 靖新 郑莉 +1 位作者 隋英 童小苏 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第4期798-802,共5页

目的为了克服现有求解柔性作业车间调度问题的算法所存在的早熟现象、收敛速度慢等不足,提出了一种混沌遗传粒子群算法.方法将遗传算法中的交叉变异策略引入到粒子群算法中,并在遗传粒子群算法中引入了混沌技术.结果新的混沌遗传粒子群... 目的为了克服现有求解柔性作业车间调度问题的算法所存在的早熟现象、收敛速度慢等不足,提出了一种混沌遗传粒子群算法.方法将遗传算法中的交叉变异策略引入到粒子群算法中,并在遗传粒子群算法中引入了混沌技术.结果新的混沌遗传粒子群算法,提高了收敛速度和求解精度,有效解决了柔性作业车间调度问题.结论通过一组测试函数比较了遗传算法、粒子群算法和混沌遗传粒子群算法的性能.仿真计算表明:混沌遗传粒子群算法具有收敛快、优化性能好的优点. 展开更多

关键词 柔性作业车间调度问题 粒子群算法 遗传算法 混沌搜索

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进化算法在求解连续空间函数优化问题上的比较

16

作者 孙昌志 陈冬阳 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2007年第1期65-69,94,共6页

优化算法就是一种搜索过程和规则,它是基于某种思想和机制,通过一定的途径和规则来得到满足用户要求问题的解.优化问题也是人们在工程技术、科学研究和经济管理等诸多领域中经常遇到的问题.鉴于工程优化问题的复杂性、约束性、非线性、... 优化算法就是一种搜索过程和规则,它是基于某种思想和机制,通过一定的途径和规则来得到满足用户要求问题的解.优化问题也是人们在工程技术、科学研究和经济管理等诸多领域中经常遇到的问题.鉴于工程优化问题的复杂性、约束性、非线性、多极小等特点,分析各种算法,寻求一种适合要求的算法很重要.目前,进化算法主要包括遗传算法、模拟退火法、混沌算法、蚂蚁算法、粒子群算法等.分别介绍了5种算法的基本思想以及它们的特点,并且通过对几个连续函数的优化比较,阐述了算法的各自不足. 展开更多

关键词 遗传算法 混沌算法 蚂蚁算法 粒子群算法 模拟退火法 进化算法

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城市化影响下区域水资源承载力评价 被引量：18

17

作者 高玉琴 吴迪 +2 位作者 刘海瑞 Intriago Gordillo Jhandre Ronald 朱洁 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2022年第3期1-8,共8页

通过研究城市化下水资源承载力作用机理及特性,分析了城市化下水资源承载力的主要影响指标,构建了基于“量质域流”4个维度的区域水资源承载力评价指标体系及评价模型,并应用混沌粒子群遗传算法(CPSGA)进行模型求解。以江苏省南京市为... 通过研究城市化下水资源承载力作用机理及特性,分析了城市化下水资源承载力的主要影响指标,构建了基于“量质域流”4个维度的区域水资源承载力评价指标体系及评价模型,并应用混沌粒子群遗传算法(CPSGA)进行模型求解。以江苏省南京市为应用实例,对2015—2018年南京市水资源承载力状况进行了评价,结果表明:构建的综合评价模型应用于城市化影响下区域水资源承载力评价较为合理,CPSGA算法能够高效地优化指标权重,降低了传统评价方法进行指标赋权时的主观性,使评价结果更为科学合理。 展开更多

关键词 城市化 水资源承载力评价 量质域流 混沌粒子群遗传算法(cpsga)

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启发式BP神经网络估算铅酸电池的SOC 被引量：5

18

作者 杜瑞 朱武 邓安全 《电池》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期51-54,共4页

针对BP神经网络估算电池荷电状态(SOC)时存在易陷入局部最优、估算精度低等问题,提出基于启发式BP神经网络的电池SOC估算方法。将粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)相结合,构成混合启发式算法,并引入混沌机制,优化BP神经网络来对电池SO... 针对BP神经网络估算电池荷电状态(SOC)时存在易陷入局部最优、估算精度低等问题,提出基于启发式BP神经网络的电池SOC估算方法。将粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)相结合,构成混合启发式算法,并引入混沌机制,优化BP神经网络来对电池SOC进行估算。以阀控式铅酸电池(VRLA)为实验研究对象,与传统BP神经网络估算方法比较,发现基于启发式BP神经网络的SOC估算误差可控制在2%以内。 展开更多

关键词 荷电状态 遗传算法 粒子群优化算法 BP神经网络 混沌机制 阀控式铅酸(VRLA)电池

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