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基于Tent 映射的混沌混合粒子群优化算法
基于Tent 映射的混沌混合粒子群优化算法
基于Tent
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基于Tent 映射的混沌混合粒子群优化算法
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【优化算法】Tent混沌映射的粒子群算法【含Matlab源码 940期】.zip
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完整代码，可直接运行
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基于matlab的Kent、Tent、logic、Henon混沌映射程序+运行结果.zip
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1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matl
混沌初始化程序
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fortran编写的logistic映射的混沌程序，用于一般智能优化算法的初始化种群。
logistic映射，tent映射，Henon映射，Kent映射的Matlab程序及图像
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包括logistic映射，tent映射，Henon映射，Kent映射的Matlab程序及图像。(Including the logistic map, tent map, Henon mapping Kent Matlab program and image mapping.)
4种混沌映射程序，包括Kent、Tent、logic、Henon
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混沌映射的几种形式，就是遍历过程，不多说了
SIN初始化_混沌初始化_matlab_混沌映射_种群初始化_sin映射初始化粒子群_
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混沌映射sin映射初始化种群，与标准pso求解sphere函数，精度更好
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介绍了基于Tent映射的混沌优化算法
基于Tent混沌序列的粒子群优化算法.pdf
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基于Tent映射的混沌优化算法 (2005年)
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针对目前混沌优化算法寻优速度慢的问题,论证了Tent映射的优越性,并结合模式搜索法,构造了一种搜索速度较快的混合优化算法。该算法能够搜索全局最优解,并具有较快的搜索速度。通过算例验证了该方法的可行性和Tent映射的应用前景。
Tent混沌粒子群算法及其在结构优化决策中的应用 (2008年)
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首先对Tent混沌序列加以改进，将其引入粒子群算法中；然后提出一种基于改进的Tent映射的粒子群算法．采取分阶段更新的优化策略，使其在搜索初期更具遍历性，在搜索后期，通过人为更替最差粒子的速度和位置，使算法具有更快的收敛速度与更好的全局搜索能力．构建一种资源配置结构优化模型，并将改进的Tent映射粒子群算法引入资源配置结构优化决策中，在寻优速度、精度和成功率等方面均显示出良好的优化效果．
混沌粒子群算法
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该算法是混沌运动与粒子群算法相结合的混沌粒子群算法，可以提高算法的全局搜索能力。
基于混沌理论和自适应惯性权重的粒子群优化算法
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基于Logistic和Tent双重映射的混沌粒子群算法.pdf
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改进的混沌粒子群算法在TSP中的应用 (2015年)
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针对基本粒子群（PSO）算法不能较好地解决旅行商优化问题（TSP），分析了基本粒子群算法的优化机理，在新定义粒子群进化方程中进化算子的基础上利用混沌运动的随机性、遍历性等特点，提出一种结合混沌优化和粒子群算法的改进混沌粒子群算法。该算法对惯性权重进行自适应调整，引入混沌载波调整搜索策略避免陷入局部最优，形成一种同时满足全局和局部寻优搜索的混合离散粒子群算法，使其适合解决TSP 此类组合优化问题。利
多目标自适应混沌粒子群优化算法
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提出一种多目标自适应混沌粒子群优化算法(MACPSO). 首先, 基于混沌序列提出一种新型动态加权方法选择全局最优粒子; 然后, 改进NSGA-II 拥挤距离计算方法, 并应用到一种严格的外部存档更新策略中; 最后, 针对外部存档提出一种基于世代距离的自适应变异策略. 以上操作不仅提高了算法的收敛性, 而且提高了Pareto 最优解的均匀性. 实验结果表明了所提出算法的有效性.
混沌映射程序
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混沌映射的matlab仿真程序，包括帐篷映射等等各种映射
Tent 混沌人工蜂群与粒子群混合算法
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<p>针对人工蜂群和粒子群算法的优势与缺陷, 提出一种Tent 混沌人工蜂群粒子群混合算法. 首先利用Tent 混沌反向学习策略初始化种群; 然后划分双子群, 利用Tent 混沌人工蜂群算法和粒子群算法协同进化; 最后应用重组算子选择最优个体作为跟随蜂的邻域蜜源和粒子群的全局极值. 仿真结果表明, 该算法不仅能有效避免早熟收敛, 而且能有效跳出局部极值, 与其他最新人工蜂群和粒子群算法相比具有较强
logistic映射代码（MATLAB）
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混沌算法：logistic映射代码；本段程序主要是通过MATLAB实现对数字水印的加密
四阶超混沌映射matlab代码
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利用四阶超混沌映射，可以对图像进行完整有效的加密与解密，而且效果良好
多目标强度Pareto 混沌差分进化算法
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提出一种多目标强度Pareto 混沌差分进化算法(SPCDE). 首先利用Tent 映射进行种群的混沌初始化, 采用 一种基于均匀排挤机制的截断排挤操作和混沌替换操作进行种群的环境选择操作; 然后基于一种变缩放因子的差分 变异策略进行变异操作, 通过计算支配关系得到变异个体; 最后通过支配关系的计算和环境选择操作进行进化选择 操作并得到子代个体. 以上操作不仅提高了算法的收敛性能, 而且保证
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啸笑
2014-04-18
晕了，是一篇论文
huohuihui
2014-07-06
很棒的资源
lwf6868
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