摘要
基于混沌理论的基本概念,分析了几种不同的混沌变量用于优化问题的方法,针对混沌算法对初始值的敏感依赖性,提出了采用并行计算的混沌优化方法(P-Chaos)。令搜索从不同的初始值同时出发,降低对初始值的敏感度,加快搜索速度。对3个测试函数进行优化计算仿真的结果表明,并行混沌优化方法取得了满意的应用效果。
Based on chaotic theory, several chaotic optimization methods have been analyzed, and a novel chaotic optimization algorithm (P-Chaos) has been presented. The method searches from several different initial points and detracts the sensitivity of initial value. The algorithm is applied to several problems in test functions and the simulation results show that the algorithm is effective.
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期450-453,共4页
Journal of East China University of Science and Technology
基金
国家自然科学基金(60274043)
国家高技术研究发展计划项目(2002AA412610)
关键词
并行计算
混沌方法
敏感依赖性
优化
仿真
parallel computing
chaotic algorithm
sensitivity
optimization
simulation
