作者：杨迪雄; 李刚全局最优化非线性函数logistic映射概率密度函数
摘要：混沌优化方法是近年出现的利用混沌的遍历性、随机性作为全局优化机制的一种优化技术.已有的混沌优化方法都是利用Logistic映射作为混沌序列发生器,而由Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数服从两头多、中间少的切比雪夫型分布,这种分布特性会严重影响混沌优化全局搜索能力和效率.利用Logistic映射的特点,在混沌搜索时预先筛选掉劣质点,建立改进的混沌-BFGS混合优化算法.复杂非线性测试函数计算结果表明,与文献中不加改进的混沌混合算法相比,本算法以同样的混沌搜索次数找到全局最优解的概率提高了10-30%,而以概率1获得全局最优解的最大混沌搜索次数减少了8-10倍.另外,还将细搜索策略引入到改进的混沌-BFGS混合算法中,对具有较大边界约束范围的非线性函数进行了优化计算.
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