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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明涉及高维数字域混沌系统研究领域，更具体地说，它涉及一种基于高维全耦合的最简数字域混沌系统粒子群优化算法，其提供一种全新的n维全耦合最简数字域混沌系统，得到的迭代函数满足Devaney的混沌定义，从而证明具备优异的混沌特性，将此迭代思想整合至粒子群优化算法中，能有效避免算法陷入局部最优解，并扩展算法在搜索空间内的探索能力。
主权项：1.基于高维全耦合的最简数字域混沌系统粒子群优化算法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过全连通状态转换图逆推构建n维全耦合的最简数字域混沌系统，受随机序列控制的迭代函数表示为S2、初始化m个粒子，在位置和速度各自上下限的允许范围内随机设置粒子的初始位置和速度；S3、计算所述粒子的目标函数，评价每个粒子的适应度；S4、确定初始化粒子群中每个粒子的局部最优解lbesti和局部位置最优解ρi，以及整个粒子群的全局最优解gbest和全局位置最优解ρgk；S5、更新所述粒子的速度及位置；S6、对更新后的所述粒子位置代入适应度函数，计算得出适应度值；S7、将所述步骤S6得出的所述适应度值与粒子群当前的lbesti和gbest进行比较，若优于当前的，则更新ρi和ρgk，反之，则不更新；S8、依次重复执行所述S5-S7,直至满足混沌系统迭代步长；S9、根据混沌迭代函数更新所述粒子位置；S10、依次重复执行所述S5-S9，直至迭代得出自适应函数最优值或达到预设误差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 基于高维全耦合的最简数字域混沌系统粒子群优化算法
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