基于均匀化Chebyshev映射的协作型人工蜂群算法研究
发布时间：2021-08-13 07:24
随着最优化问题在理论研究和工程实践中的广泛应用,基于群体优化的人工蜂群算法成为当下研究的热点方向之一。经典人工蜂群算法具有步骤简洁、参数依赖性弱、执行效率高等优势,适用于处理复杂的非线性问题。但是,该算法在全局开拓性、邻域边界划分及收敛效率等方面存在着不足。因此,对人工蜂群算法进一步地完善具有重要的理论和现实意义。混沌是一种具有丰富时空动态特性的运动方式,它的运动轨迹体现了随机性、遍历性、初值敏感性和不可预测性等混沌特征。随着人们对混沌现象的深入研究,混沌的行为特性己经渗透到物理、气象、金融和信息等领域。近年来,混沌理论在群体智能算法、扩频通信和网络安全等方面的研究与应用越来越成为国内外学者关注的热点领域。本文在深入研究Chebyshev映射的基础上,针对混沌映射分布不均匀和经典人工蜂群算法存在的不足进行了系统地分析与优化,并取得了g 些研究成果。论文主要工作及创新点如下:（1）本文构建了一种基于均匀化分布的Chebyshev映射系统。为满足值域均匀化分布的需求,先依据Chebyshev映射的概率密度函数数理推导出均匀化调节函数,将其与原映射复合构造出新的系统方程。进一步,通过数值分布...
【文章来源】：云南大学云南省 211工程院校
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
--1三种蜜蜂行为转换图
?数值分布区间??图３－３统计直方频数图??如图３－３所示，Ｌ－Ｃ复合系统和Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ映射产生的混沌序列呈现出边界??双峰的Ｕ型分布，而Ｓ－Ｓ级联系统产生的混沌序列更是呈现三峰耸立的Ｗ型分??布。三类系统与ＨＤＣ系统呈现出近似直线的分布对比，在数值分布区间均为［－??１，１］的情况下，ＨＤＣ系统的均匀分布特性显得更为突出。??３．?２．?２信息熵分析??信息熵作为衡量序列混乱程度的特征参数，用于表征信源不确定的程度，??在各种产生的信号中，运用信息熵进行对比来反映所模拟的信号可能发生情况??的平均不确定性。若信源有ｎ种取值［３８：，且各种信源符号的出现彼此独立，这??时，产生信源的平均不确定性应确认为各个信源符号的不确定性－ｌｏｇ?Ａ的统计??平均值（Ｅ）
数值分布区间?数值分布区间??图３－３统计直方频数图??如图３－３所示，Ｌ－Ｃ复合系统和Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ映射产生的混沌序列呈现出边界??双峰的Ｕ型分布，而Ｓ－Ｓ级联系统产生的混沌序列更是呈现三峰耸立的Ｗ型分??布。三类系统与ＨＤＣ系统呈现出近似直线的分布对比，在数值分布区间均为［－??１，１］的情况下，ＨＤＣ系统的均匀分布特性显得更为突出。??３．?２．?２信息熵分析??信息熵作为衡量序列混乱程度的特征参数，用于表征信源不确定的程度，??在各种产生的信号中，运用信息熵进行对比来反映所模拟的信号可能发生情况??的平均不确定性。若信源有ｎ种取值［３８：，且各种信源符号的出现彼此独立，这??时
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于行动轨迹的人工蜂群算法[J]. 何尧,郭文忠,刘耿耿,张顺淼. 福州大学学报(自然科学版). 2018(02)
[2]一种复合混沌序列生成算法[J]. 徐东明,王园慧. 西安邮电大学学报. 2017(05)
[3]基于Logistic模型的改进人工蜂群算法[J]. 魏焕新,胡招娣,唐明珠. 兰州理工大学学报. 2017(02)
[4]新一维混沌系统分析研究[J]. 李娟霞,孙会明,陈薇. 自动化与仪器仪表. 2016(10)
[5]信息论与编码实验系统的GUI实现[J]. 宋丽丽,韩建峰,李勣,李秀娟. 中国教育技术装备. 2016(04)
[6]一个二次多项式混沌系统的均匀化及其熵分析[J]. 臧鸿雁,柴宏玉. 物理学报. 2016(03)
[7]混沌搜索策略的改进人工蜂群算法[J]. 彭晓华,刘利强. 智能系统学报. 2015(06)
[8]Tent混沌人工蜂群与粒子群混合算法[J]. 匡芳君,金忠,徐蔚鸿,张思扬. 控制与决策. 2015(05)
[9]自适应Tent混沌搜索的人工蜂群算法[J]. 匡芳君,徐蔚鸿,金忠. 控制理论与应用. 2014(11)
[10]基于ABC-PCNN模型的图像分割[J]. 廖传柱,张旦,江铭炎. 南京理工大学学报. 2014(04)
博士论文
[1]蜜蜂卵巢激活基因表达谱及无政府主义工蜂生殖研究[D]. 牛德芳.浙江大学 2014
[2]人工蜂群算法的研究与应用[D]. 王艳娇.哈尔滨工程大学 2013
[3]小波域信息隐藏及图像去噪方法的研究[D]. 易翔.电子科技大学 2005
[4]混沌预测与混沌优化理论与算法研究[D]. 赵小梅.浙江大学 2002
硕士论文
[1]人工蜂群算法的研究与改进[D]. 周树亮.郑州大学 2017
[2]基于运动想象的反馈系统实现及应用研究[D]. 吕旭林.电子科技大学 2017
[3]基于人工蜂群算法的机械手轨迹规划研究[D]. 付正国.西安电子科技大学 2013
[4]混合人工蜂群算法的改进研究[D]. 代殿鑫.广东工业大学 2012
[5]人工蜂群算法的研究及其应用[D]. 银建霞.西安电子科技大学 2012
[6]基于混沌理论的网络视频文件加密算法研究[D]. 曹美君.哈尔滨理工大学 2009
[7]混沌序列及其在扩频通信中的应用研究[D]. 舒冰清.西南交通大学 2007
[8]遥感影像的不确定性及信息量的计算方法研究[D]. 郑学芬.山东科技大学 2006
[9]均匀随机数发生器的研究和统计检验[D]. 张广强.大连理工大学 2005
本文编号：3340003
【文章来源】：云南大学云南省 211工程院校
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
--1三种蜜蜂行为转换图
?数值分布区间??图３－３统计直方频数图??如图３－３所示，Ｌ－Ｃ复合系统和Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ映射产生的混沌序列呈现出边界??双峰的Ｕ型分布，而Ｓ－Ｓ级联系统产生的混沌序列更是呈现三峰耸立的Ｗ型分??布。三类系统与ＨＤＣ系统呈现出近似直线的分布对比，在数值分布区间均为［－??１，１］的情况下，ＨＤＣ系统的均匀分布特性显得更为突出。??３．?２．?２信息熵分析??信息熵作为衡量序列混乱程度的特征参数，用于表征信源不确定的程度，??在各种产生的信号中，运用信息熵进行对比来反映所模拟的信号可能发生情况??的平均不确定性。若信源有ｎ种取值［３８：，且各种信源符号的出现彼此独立，这??时，产生信源的平均不确定性应确认为各个信源符号的不确定性－ｌｏｇ?Ａ的统计??平均值（Ｅ）
数值分布区间?数值分布区间??图３－３统计直方频数图??如图３－３所示，Ｌ－Ｃ复合系统和Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ映射产生的混沌序列呈现出边界??双峰的Ｕ型分布，而Ｓ－Ｓ级联系统产生的混沌序列更是呈现三峰耸立的Ｗ型分??布。三类系统与ＨＤＣ系统呈现出近似直线的分布对比，在数值分布区间均为［－??１，１］的情况下，ＨＤＣ系统的均匀分布特性显得更为突出。??３．?２．?２信息熵分析??信息熵作为衡量序列混乱程度的特征参数，用于表征信源不确定的程度，??在各种产生的信号中，运用信息熵进行对比来反映所模拟的信号可能发生情况??的平均不确定性。若信源有ｎ种取值［３８：，且各种信源符号的出现彼此独立，这??时
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于行动轨迹的人工蜂群算法[J]. 何尧,郭文忠,刘耿耿,张顺淼. 福州大学学报(自然科学版). 2018(02)
[2]一种复合混沌序列生成算法[J]. 徐东明,王园慧. 西安邮电大学学报. 2017(05)
[3]基于Logistic模型的改进人工蜂群算法[J]. 魏焕新,胡招娣,唐明珠. 兰州理工大学学报. 2017(02)
[4]新一维混沌系统分析研究[J]. 李娟霞,孙会明,陈薇. 自动化与仪器仪表. 2016(10)
[5]信息论与编码实验系统的GUI实现[J]. 宋丽丽,韩建峰,李勣,李秀娟. 中国教育技术装备. 2016(04)
[6]一个二次多项式混沌系统的均匀化及其熵分析[J]. 臧鸿雁,柴宏玉. 物理学报. 2016(03)
[7]混沌搜索策略的改进人工蜂群算法[J]. 彭晓华,刘利强. 智能系统学报. 2015(06)
[8]Tent混沌人工蜂群与粒子群混合算法[J]. 匡芳君,金忠,徐蔚鸿,张思扬. 控制与决策. 2015(05)
[9]自适应Tent混沌搜索的人工蜂群算法[J]. 匡芳君,徐蔚鸿,金忠. 控制理论与应用. 2014(11)
[10]基于ABC-PCNN模型的图像分割[J]. 廖传柱,张旦,江铭炎. 南京理工大学学报. 2014(04)
博士论文
[1]蜜蜂卵巢激活基因表达谱及无政府主义工蜂生殖研究[D]. 牛德芳.浙江大学 2014
[2]人工蜂群算法的研究与应用[D]. 王艳娇.哈尔滨工程大学 2013
[3]小波域信息隐藏及图像去噪方法的研究[D]. 易翔.电子科技大学 2005
[4]混沌预测与混沌优化理论与算法研究[D]. 赵小梅.浙江大学 2002
硕士论文
[1]人工蜂群算法的研究与改进[D]. 周树亮.郑州大学 2017
[2]基于运动想象的反馈系统实现及应用研究[D]. 吕旭林.电子科技大学 2017
[3]基于人工蜂群算法的机械手轨迹规划研究[D]. 付正国.西安电子科技大学 2013
[4]混合人工蜂群算法的改进研究[D]. 代殿鑫.广东工业大学 2012
[5]人工蜂群算法的研究及其应用[D]. 银建霞.西安电子科技大学 2012
[6]基于混沌理论的网络视频文件加密算法研究[D]. 曹美君.哈尔滨理工大学 2009
[7]混沌序列及其在扩频通信中的应用研究[D]. 舒冰清.西南交通大学 2007
[8]遥感影像的不确定性及信息量的计算方法研究[D]. 郑学芬.山东科技大学 2006
[9]均匀随机数发生器的研究和统计检验[D]. 张广强.大连理工大学 2005
本文编号：3340003
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