一种基于种群熵的混沌小世界优化算法

袁明新; 杜海峰; 王孙安; 庄健

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一种基于种群熵的混沌小世界优化算法

专题研究 | 更新时间：2025-07-09

- 一种基于种群熵的混沌小世界优化算法
- Chaos Small-World Optimal Algorithm Based on Population Entropy
- 西安交通大学学报 2008年42卷第9期页码：1137-1141
- 作者机构：
  
  西安交通大学机械工程学院,西安,710049
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  : 2007-12-24. 作者简介: 袁明新(1978-),男,博士生;王孙安(联系人),男,教授,博士生导师. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(50505034)
- DOI：
  中图分类号： O224
- 网络首发：2008-09-10，
  
  纸质出版：2008
- 稿件说明：
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袁明新, 杜海峰, 王孙安, 等. 一种基于种群熵的混沌小世界优化算法[J]. 西安交通大学学报, 2008,42(9):1137-1141.

Chaos Small-World Optimal Algorithm Based on Population Entropy[J]. 2008, 42(9): 1137-1141.
袁明新, 杜海峰, 王孙安, 等. 一种基于种群熵的混沌小世界优化算法[J]. 西安交通大学学报, 2008,42(9):1137-1141. DOI：

Chaos Small-World Optimal Algorithm Based on Population Entropy[J]. 2008, 42(9): 1137-1141. DOI：

摘要

针对小世界算法在复杂函数优化中存在的停滞现象

以及低局域短连接的搜索效率问题

提出了一种基于种群熵的混沌小世界算法.根据信息熵建立了种群个体浓度

并以个体浓度和个体适应度作为评价标准进行高浓度的个体更替

从而实现了种群的自我调节和多样性保持.利用混沌变量的遍历性和随机性

通过Logistic 映射生成初始种群

采用混沌扰动对短连接后的个体进行局部搜索

从而提高了小世界算法的搜索效率和搜索精度.试验结果表明

该算法不仅明显改善了小世界算法的搜索能力

而且搜索效率也得到了显著提高.

Abstract

To avoid trapping into local minimum and improve searching efficiency of local short-range operator during the function optimization

a chaos small-world optimal algorithm based on population entropy is presented. The individual density

constructed according to the information entropy

and fitness are taken as the evaluation criterion

and the individuals of high density are replaced by new initial individuals

which achieve the self-adjustability and diversity of population. The characteristics of ergodicity and randomness of chaotic variables are considered to produce the initial population with logistic mapping

and the individual local search is performed by chaos disturbance after local short-range search

thus the searching efficiency and accuracy are obviously heightened. The simulation results show that the proposed algorithm remarkably improved the searching capacity and efficiency in small-world algorithm.

关键词

Keywords

references

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