基于Tent混沌序列的粒子群优化算法概要

混沌粒子群优化算法¨计算机科学2004V01．31N-o．8高鹰h2谢胜利1(华南理工大学电子与信息学院广州510641)1(广州大学信息机电学院计算机科学与技术系广州510405)2摘要粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。

本文把混沌手优思想引入到粒子群优化算法中，这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前粒子群体中的最优粒子进行混池寻优，然后把混沌寻优的结果随机替换粒子群体中的一个粒子。

通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快t从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力，提高了算法的收敛速度和精度。

仿真结果表明混沌粒子群优化算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法。

关键词粒子群优化算法。

混沌手优，优化’ChaosParticle SwarmOptimizationAlgorithmGAOYin91”XIESheng—Lil(Collegeof Electronic＆InformationEngineeringtSouthChina University ofTechnology，Guangzhou510641)1(Dept．of ComputerScience andTechnology．GuangzhouUniversity·Guangzhou510405)2Abstract Particle swarmoptimizationis anewstochasticglobaloptimization evolutionaryalgorithm．Inthis paper，the chaotic searchis embeddedintooriginalparticleswarmoptimizers．Basedon theergodicity，stochastic propertyandregularityofchaos，fl newsuperiorindividualisreproducedbychaoticsearchingonthecurrentglobalbest individ—ual。

基于Tent映射的混沌混合粒子群优化算法
程志刚;张立庆;李小林;吴晓华
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2007(29)1
【摘要】为改善基本粒子群优化算法的寻优性能,通过算法混合,在粒子群优化算法中逐步引入优进策略和混沌搜索机制,以加强粒子群的局部寻优效率和全局寻优性能.并将粒子分为两类,分别执行不同的进化机制,实现协同寻优,从而构建为一种新的混沌混合粒子群优化算法.标准测试函数的仿真优化结果表明,该混合算法对较大规模的复杂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,性能明显优于标准粒子群优化算法以及遗传算法等单一的随机搜索方法.
【总页数】4页(P103-106)
【作者】程志刚;张立庆;李小林;吴晓华
【作者单位】浙江科技学院信息与电子工程学院,浙江,杭州,310012;浙江科技学院生物与化学工程学院,浙江,杭州,310012;浙江科技学院生物与化学工程学院,浙江,杭州,310012;浙江大学智能信息工程研究所,浙江,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
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基于粒子群优化的混沌加密算法研究随着信息技术的不断发展和应用，数据的保密性和安全性也变得越来越重要。

因此，信息安全技术也被赋予了更大的重要性和紧迫性。

在这样一个背景下，混沌加密算法逐渐成为了保护数据安全的重要手段之一。

混沌加密算法作为一种新的对称加密方法，与传统的加密算法相比，在安全性和效率方面具有更好的表现。

同时，混沌加密算法中的混沌映射也因其非线性、随机性强的特点被广泛应用于密码学、通信、控制等领域。

而基于粒子群优化的混沌加密算法则是在传统混沌加密算法的基础上引入了粒子群优化算法，通过不断优化参数，增加了算法的可靠性和安全性。

在基于粒子群优化的混沌加密算法中，通过构建动力学模型，将明文数据映射到混沌序列中，以此加密明文，从而达到保护数据安全的目的。

而通过粒子群优化算法，可以寻找到更优的加密参数，提高了混沌加密算法的可靠性和安全性。

在具体实现中，基于粒子群优化的混沌加密算法主要分为以下几个步骤：第一步，构建混沌序列。

混沌序列是基于初始值和混沌映射函数生成的不规则数列，其具有高度的随机性和复杂性，是实现混沌加密的核心。

第二步，选取初始值。

初始值对于混沌序列的生成有着至关重要的影响，所选取的初始值需要经过一定规则的选择，以保证混沌序列的随机性和复杂性。

第三步，构造密钥空间。

密钥空间是指可以使混沌加密算法工作在高强度状态下的一组参数，可以通过调整密钥空间的参数，达到更好的加密效果。

第四步，加密明文数据。

利用混沌序列来对明文进行加密，加密算法支持多种数据类型的加密，包括文本、图像、音频等。

第五步，解密密文数据。

解密过程是将密文进行解密并恢复为原始的明文数据，同样可以支持多种数据类型的解密。

基于粒子群优化的混沌加密算法不仅可以应用在数据保护上，还有很多其他的应用场景，包括网络安全、密码学、通信系统等。

尤其对于一些对安全性要求较高的应用场景，基于粒子群优化的混沌加密算法可以起到重要的作用。

总之，随着信息技术的不断发展和应用，数据的保密性和安全性越来越受到重视。

基于混沌序列的粒子群优化算法
孟红记;郑鹏;梅国晖;谢植
【期刊名称】《控制与决策》
【年(卷),期】2006(21)3
【摘要】提出一种改进粒子群局部搜索能力的优化算法.对于陷入局部极小点的惰性粒子,引入混沌序列重新初始化,在迭代中产生局部最优解的邻域点,帮助惰性粒子逃离束缚并快速搜寻到最优解.对经典函数的测试计算表明,改进的混合算法通过微粒自适应更新机制确保了全局搜索性能和局部搜索性能的动态平衡,而且保持了PSO计算简洁的特点,在收敛速度和精度上均优于普通的PSO算法.
【总页数】4页(P263-266)
【关键词】粒子群;混沌序列;优化;局部极小点
【作者】孟红记;郑鹏;梅国晖;谢植
【作者单位】东北大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
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收稿日期:2009-03-12;修回日期:2009-05-29基金项目:辽宁省教育科研计划项目(2004F012)作者简介:邹　毅(1971-),男,辽宁沈阳人,副教授,研究方向为优化算法及智能控制理论。

一种基于混沌优化的混合粒子群算法邹　毅,朱晓萍,王秀平(沈阳工程学院电气工程系,辽宁沈阳110136)摘　要:粒子群算法是一类基于群智能的优化搜索算法。

该算法初期收敛很快,但后期易陷入局部最优点。

为了提高粒子群算法的性能,将粒子群算法全局搜索的快速性和混沌算法的一定范围内的遍历性二者结合,提出一种基于混沌优化的混合粒子群算法。

该算法首先用粒子群算法进行快速搜索,当出现早熟收敛时,对局部较优的部分粒子和全局极值采用混沌优化策略。

对两个典型的测试函数进行仿真表明,该算法能够摆脱局部极值,得到全局最优。

将其用于(N +M )系统费用模型求解,得到最优解,同样验证了该算法搜索效率、精度优于一般的粒子群算法,同时具有较好的收敛稳定性。

关键词:粒子群算法;混沌;优化;混合;(N +M )容错中图分类号:TP306.1 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2009)11-0018-05A H ybrid PSO AlgorithmB ased on Chaos OptimizationZOU Y i ,ZHU Xiao 2ping ,WAN G Xiu 2ping(Department of Electrical Engineering ,Shenyang Institute of Engineering ,Shenyang 110136,China )Abstract :Particle Swarm Optimization (PSO )is a kind of optimizations based on swarm intelligence.The algorithm weaken quickly in ini 2tial stage ,but fall into local extreme value easily in the latter.With PSO algorithm ’s rapid global searching and chaos ’s ergodicity in cer 2tain range ,a hybrid PSO algorithm based on chaos is presented.The algorithm fast search with PSO algorithm first ,then the chaos opti 2mization is adopted for the better part of the particles and global extreme value when the optimization is in premature and convergence.The test of the two functions and solving the optimization of (N +M )fault -tolerant system show that search efficiency ,accuracy of hy 2brid PSO algorithm are better than general PSO algorithm ,while with better convergence stability.K ey w ords :PSO algorithm ;chaos ;optimization ;hybrid ;(N +M )fault -tolerant0　引　言粒子群优化(Particle Swarm Optimization ,PSO )是一类基于群智能的优化搜索算法,是由K ennedy 和E 2berhart 通过对鸟群飞行行为研究,于1995年提出的仿生进化算法[1～3]。