电子学报 ›› 2019, Vol. 47 ›› Issue (1): 113-121.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.01.015

• 学术论文 • 上一篇    下一篇

区间长度可变的反向混沌优化算法

傅文渊1,2,3,4, 李国刚1,3, 王燕琼1   

  1. 1. 华侨大学信息科学与工程学院, 福建厦门 361002;
    2. 中山大学电子与信息工程学院, 广东广州 510006;
    3. 厦门市专用电路系统重点实验室, 福建厦门 361008;
    4. 福建省电机控制与系统优化调度工程技术研究中心, 福建厦门 361002
  • 收稿日期:2017-10-30 修回日期:2018-03-14 出版日期:2019-01-25 发布日期:2019-01-25
  • 作者简介:傅文渊 男,1982年9月出生,福建邵武人,讲师,主要从事智能信号优化与智能学习控制、电路与系统设计及嵌入式系统设计等方面的研究工作.E-mail:fwy@hqu.edu.cn;李国刚 男,1973年12月出生,福建邵武人,博士,副教授.主要从事信息安全及其应用,电路与系统设计等方面的研究工作.E-mail:lgg@hqu.edu.cn;王燕琼 女,1973年1月出生,福建泉州人,实验师.主要从事单片机及其应用,EDA设计等方面的研究工作.
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(No.61203369);福建省自然科学基金(No.2015J1263);福建省中青年教育科研(No.JA15037)

Opposite Based Chaos Optimization Algorithm with Variable Interval Length

FU Wen-yuan1,2,3,4, LI Guo-gang1,3, WANG Yan-qiong1   

  1. 1. College of Information Science and Engineering, Huaqiao Univesity, Xiamen, Fujian 361002, China;
    2. School of Electronics and Information Technology, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong 510006, China;
    3. Xiamen Key Laboratory of ASIC System, Xiamen, Fujian 361008, China;
    4. Fujian Engineering Research Center of Motor Control and System Optimal Schedule, Xiamen, Fujian 361002, China
  • Received:2017-10-30 Revised:2018-03-14 Online:2019-01-25 Published:2019-01-25
  • Supported by:
     

摘要: 针对现有算法在大空间和高维度寻优存在效率较低的问题,提出一种区间长度可变的反向混沌优化算法,并证明了该算法以概率1收敛于全局最优解.算法采用区间长度可变的反向优化策略,利用反向优化方法增大算法进化过程的多样性,使优化的变量区间不断减小.同时,提出基于Fuch混沌映射的反向混沌优化策略增大算法逃逸局部极值的能力,以及两级优化策略提高算法执行后期的寻优精度.通过22个基准函数测试结果表明,本文提出的算法与改进的混沌优化算法以及其他智能优化算法相比,其搜索的综合性能要优于其他算法.

 

关键词: 混沌优化, 区间长度可变, 反向优化, 混沌映射

Abstract: To improve search efficiency in large space and high dimension for the algorithm,an opposite based chaos optimization algorithm (VILOC) with variable interval length is proposed,which is verified to converge global optimum solution with probability one.Meanwhile,an opposite optimization approach to increase the diversity of the algorithm is also introduced,which gives rise to decrease of the optimized variable interval.In the implementation procedure of VILOC,an anti-chaotic optimization strategy based on Fuch chaotic map is accommodated to escape the local extremum,and the two-stage optimization strategy to increase the convergence precision.The comparisons are carried out through experiments and the numerical results demonstrate that the proposed algorithm is superior to other improved chaos optimization algorithms and intelligent optimization algorithms.

Key words: chaos optimization, variable interval length, opposite optimization, chaotic map

中图分类号: