融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子的自适应t分布海鸥算法

针对基本海鸥算法存在的缺陷,提出一种融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子的自适应t分布海鸥算法(ISOA).首先,采用改进Logistics混沌映射初始化种群,使海鸥更加均匀地分布于初始解空间;其次,在海鸥位置更新方式中引入正弦余弦算子来协调算法的局部搜索和全局搜索,同时加入改进的参数A加快算法收敛速度;然后,引入自适应t分布变异策略,在最优解位置进行扰动变异产生新解,增强算法跳出局部最优的能力;最后,基于8个标准测试函数与3种基本算法进行对比仿真实验,结果表明ISOA与其余3种算法相比,有较强的跳出局部最优能力,收敛速度更快,精度更高.

Arnold和改进Logistic混沌系统图像加密

针对图像信息在传输过程容易被窃取、破坏和恶意篡改的问题,文章提出一种Arnold变换与改进Logistic混沌映射相结合的图像加密算法。该算法先将明文的像素坐标位置进行Arnold变换,再利用改进Logistic混沌映射产生的混沌加密序列对变换后的图像进行扩散与置乱获得加密图像1,修改加密参数后通过同样的步骤再得到加密图像2,随后将两幅图像进行异或处理得到最终加密图像,通过仿真实验结果得出对角相邻相关系数为0.0056,进行分析比对可以得出结合后的加密算法密钥空间大,安全性高,具有较好的加密效果,改善了普通Arnold变换和Logistic混沌加密算法产生出的安全性问题。

基于IACO改进Logistic混沌序列的WSN布局优化

标准PSPIEL算法存在分簇随机问题,引入混沌算子提出Logistic混沌序列算法,提出一种改进蚁群算法(IACO)。将两种方法相结合寻优,提出IACO改进Logistic混沌序列,该方法能够较好地应用于无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)布局中。通过实验对IACO改进Logistic混沌序列有效性进行验证,结果表明,在同样互信息量下相对pSPIEL算法、贪婪算法、IACO算法达到了最低通信成本。应用IACO改进Logistic混沌序列的过程中,传感器实际使用数量减小,能够满足效益要求。该研究对提高无线传感器布局优化能力具有一定的理论指导意义。

基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法

针对原始的白鲸算法(beluga whale optimization,BWO)在某些情况下,中后期的探索和开发能力不足、多样性和求解精度降低、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法(TWBWO),进一步提高白鲸算法的计算精度和收敛速度,增强全局搜索和跳出局部最优能力。结合混沌映射和反向学习策略提高种群的质量和多样性,加快收敛速度。引入水波算法(water wave optimization,WWO)的折射操作,避免寻优时轻易陷入局部最优,提高计算精度。实验结果表明,TWBWO算法较之原始算法和其他经典算法在收敛速度和求解精度以及稳定性方面更为优秀,性能和寻优能力更强。

一种多策略改进鲸鱼优化算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA)。采用Chebyshev混沌映射选取高质量初始种群,采用非线性收敛因子和自适应权重,提高算法收敛速度,为了避免算法陷入局部最优,动态选择自适应t分布或蚁狮优化算法更新后期位置,提高处理局部极值的能力。通过对10个基准函数和高维测试函数进行仿真试验,表明MIWOA具有良好的稳定性和收敛精度。将MIWOA应用于辨识Rossler和Lu混沌系统参数,仿真结果优于现有成果,表明本文MIWOA辨识混沌系统参数的高效性和实用性。

Logistic混沌映射最低数字位5的特性研究

Logistic混沌映射在真实轨道中迭代真值在最低数字位是5的时候,迭代真值高数字位部分表现出随机特性,迭代真值低数字位表现出线性递增的公共数字位.实验分析显示,在绝对精度条件下,混沌真实轨道保持随机性和公共部分稳定的结构特征,在有限精度条件下,迭代值随机性受计算精度影响很大,公共部分只能通过低位迭代法获取.

属性Logistic混沌映射下的物联网隐私数据安全共享

为加强物联网隐私数据保护,提高用户信任度与满意度,提出属性Logistic混沌映射下的物联网隐私数据安全共享。构建基于主从式结构的三层物联网隐私数据安全共享模型并设计数据访问机制,在此基础上,基于量子细胞神经网络和Logistic映射得到矩阵A,对其分解后,得到矩阵B和序列C,由B矩阵构造混沌序列池,对C序列元素作映射处理,生成索引序列,并确定Logistic映射初始值,再对索引作Logistic映射后,从混沌序列池检索出CP-ABE加密算法的公钥、主密钥后,利用其与用户属性集合生成用户私钥,基于数据访问结构实现物联网隐私数据的加密。实验结果表明,该方法生成的密钥能够通过随机性验证,实现物联网隐私数据加密,且操作数量少,加密强度高。

基于改进的Logistic阻滞增长模型的人口预测研究

人口对中国经济发展和能源需求影响重大,为了预测2030年中国的人口数量,文章基于改进的Logistic阻滞增长模型,采用了3种参数估计方法进行求解,包括向后差分线性最小二乘参数估计、向前差分线性最小二乘参数估计、非线性最小二乘参数估计。相比于其他方法,基于非线性最小二乘参数估计法采用改进后的Logistic阻滞增长模型求解的拟合优度与平均相对误差更优,更适合进行中国人口数量的预测。其中1960—1969年预测的中国人口数量相较于实际的人口数量存在一定异常,通过3次样条插值法对该时间段的人口数据进行修正能使预测效果更好。计算结果表明:中国2030年人口预计将达到145 353万人。根据中国人口预测数据,建议政府在未来的经济和能源规划中,加快推进能源结构转型,促进经济可持续发展。

基于改进混沌算法的供热机组热电负荷优化分配系统

热电负荷拟合效果不佳会导致供热机组实际耗能量大幅增加,为此,该文设计基于改进混沌算法的供热机组热电负荷优化分配系统。按照主供热单元连接形式,实现热电负荷循环模式规划,确定热电负荷优化布置标准。根据混沌指数计算结果,求解改进罚函数,完成对混沌算法的改进,构建供热机组热电负荷分配的数学模型,并设计负荷分配模型的约束条件,完成供热机组热电负荷优化分配系统设计。实验结果表明,热电负荷参量与标准拟合曲线之间的误差不会超过30%,可以解决因热电负荷拟合效果不佳导致的供热机组实际耗能量增加的问题。

一种Sine混沌映射改进的麻雀算法

针对经典麻雀算法种群多样性逐渐减少和求解稳定性不强的缺点,本文对其提出了一种改进方法。该方法通过引入Sine混沌映射初始化麻雀种群(Sine-SSA),达到了增加初始麻雀种群多样性的目的。本文同时对多种混沌映射的改进效果进行了对比,文中共采用了8个基准函数的多重维度,不同测试函数的仿真效果表明了采用Sine混沌映射改进的麻雀算法相较于其他映射的收敛速度与寻优精度都为最优,也证实了该方法在增加麻雀种群多样性上的稳定性。

基于改进混沌布谷鸟算法的风电场多机等值参数辨识方法

针对风电场的参数准确辨识问题,提出了一种基于改进混沌布谷鸟算法的风电场多机等值参数辨识方法。首先,阐述了风电场的系统结构与多机等值建模思路,设计了混沌布谷鸟算法的改进方案。然后,通过综合使用解析法与辨识法,建立了基于改进混沌布谷鸟算法的风电场多机等值参数依次辨识流程。最后,利用Matlab平台搭建了风电场多机等值仿真模型,比较了所提依次辨识方法与同时辨识方法在风电场参数辨识中的效果,分析了改进混沌布谷鸟算法与传统粒子群算法、布谷鸟算法的性能差异。结果表明:所提方法将风机参数辨识平均误差由11.07%降低至2.41%,提高了风电场动态特性拟合度,验证了其用于风电场多机等值参数辨识的有效性。

基于改进灰狼优化算法的混沌电力系统协同控制

该文对电力系统中混沌现象的抑制进行研究,针对滑模变结构控制固有的抖振现象,提出一种基于PID的协同控制方法对混沌现象进行控制;利用干扰观测器对干扰进行预估,以降低干扰的影响;对所需的控制要求提出一种新的目标函数,采用改进的灰狼优化算法对控制器参数进行优化.仿真结果表明,经过灰狼算法优化控制参数后,能达到较好的控制效果,同时也表明所提出的控制方法非常有效.

Logistic混沌映射性能分析与改进

混沌系统是基于混沌的数据加密领域的一个重要研究对象,Logistic混沌映射是最简单和有效的混沌系统,被广泛应用在大多数混沌加密算法中,Logistic映射的安全性成为研究的热点。针对Logistic序列存在的吸引子与空白区问题,该文提出一种基于初始值和分形控制参数之间关系的Logistic映射改进方法。利用两者之间关系对映射自变量区间进行合理分段,扩大了混沌控制参数区域,将满射范围扩大到整个控制参数区间,使产生的序列分布更均匀,解决了"稳定窗"与空白区等问题。通过将改进Logistic与其它分段Logistic映射进行仿真对比,实验结果表明改进后的映射产生的序列混沌特性得到显著加强,分布更均匀,具有更好的随机性能测试指标。另外,改进Logistic映射计算复杂度低,实现简单,在扩频通信与混沌密码等领域有广阔的应用前景。

改进分段Logistic混沌映射的方法及其性能分析

Logistic混沌映射和Tent映射是两种广泛应用于通信安全领域的混沌映射,Tent映射具有分段特性,由此联想到将Logistic混沌映射推广为分段映射.提出一种三分段相切的Logistic混沌序列的方法,不仅规避了Tent映射需施加随机扰动的过程,并改善了Logistic混沌映射的随机性能,增加了系统的复杂度和抗攻击能力.实验证明在相同的区间上,三分段相切的Logistic混沌映射更早地进入混沌状态,且在3.57≤μ≤4时运动轨迹愈发地不稳定,Lyapunov指数为逐渐增大的正数,更复杂的非线性方程提高了系统的安全性.在相同的分叉判定阈值下,三分段相切Logistic混沌映射进入混沌状态时需要的迭代次数明显减小.因此,三分段相切的Logistic混沌序列具有更加良好的随机性和不可预测性.经过研究表明,该三分段相切的Logistic混沌映射具有良好的初值敏感性,广泛地适用于信息安全领域.

基于改进Logistic-SSA-BP神经网络的地铁短时客流预测研究

地铁客流的变化规律存在着一定周期性和潮汐性,针对地铁客流的预测有助于提高城市轨道系统的运营效率,实现轨道交通智慧化运营。为提高地铁短时客流预测结果的准确度,提出了一种基于Logistic混沌映射麻雀算法(Logistic-SSA)优化BP神经网络的地铁客流短时预测模型。该模型通过Logistic混沌映射初始化麻雀算法种群,再利用改进后的麻雀算法优化BP神经网络,达到提高BP神经网络的全局搜索能力和收敛效率;以深圳地铁西乡站进、出站AFC刷卡数据为例,利用构建的预测模型开展客流预测实验,并通过3种准确性评价指标(MAE、RMSE、MAPE),评价改进前后模型预测的准确性。研究结果表明:改进的Logistic-SSA-BP预测模型平均绝对百分误差分别为14.96%和13.73%;与传统BP预测模型相比,其客流预测结果具有更高的准确性。

改进的基于Logistic映射混沌扩频序列的产生方法

以Logistic混沌映射为基础,提出了一种改进的混沌扩频序列产生方法,该方法由给定初值代入混沌映射,然后对每个迭代点进行L比特量化,通过截短得到新的混沌扩频序列。得到的序列与传统混沌扩频码和Gold码作了比较,并在DS-CDMA系统中作了仿真验证。结果表明,该方法减少了迭代次数,加快了运算速度,并且可以产生任意长度的扩频序列,地址数远远大于现有的Gold码。通过实验还得到了最优的二进制量化阶数。

改进型Logistic混沌映射及其在图像加密与隐藏中的应用

鉴于原Logistic映射的映射范围有限、混沌参数范围小、分布不均匀等缺陷,该文提出一个新的改进型Logistic混沌映射。该映射有μ和α两个参数,x_(n-1)和_(n-1)两个初值,参数和初值选取范围可扩展到任意实数,其混沌映射均为满映射,且映射范围可任意调控。将该映射应用到图像加密,其算法采用像素值异或(XOR)加密、像素位置置乱处理。之后再把密文数据隐藏在与密文无关的载图之中。对密文图像做了一系列的分析,包括图像的相邻像素点相关性,直方图分析和密钥敏感性测试。分析结果表明,所提加密算法具有很好的安全性和加密效果。

基于Logistic映射的混沌图像加密算法的改进

Logistic映射是一种简单的非线性模型,但却有复杂的动力学性质。文中分析基于Logistic映射的混沌图像加密算法,提出一个改进的基于该算法的加密解密模型,并采用Matlab仿真实现,其结果与传统Logistic混沌序列加密算法相比,在图像不失真的情况下大大增强图像加密的安全性。

用改进的耦合参数法实现二维logistic映象系统的混沌同步

使用同步均方误差ε最小化的方法得到变化的耦合参数数列,以此变化耦合参数数列来实现存在噪声的系统之间的同步控制.并以2个二维logistic映象为例进行了同步控制的数值模拟.

基于改进Logistic混沌映射的数字图像加密算法研究

混沌序列具有伪随机性、遍历性、对初始条件极其敏感性以及具备白噪声的统计特性等特点;文章利用Logistic混沌映射的改进算法产生的混沌序列所具有的这些特性,对数字图像进行空域像素进行位置置乱,然后对置乱后的图像序列按照一定的方法进行异或处理得到加密图像;实验在图像的竖直、水平、对角线方向,随机选择像素点,利用其灰度值,图像像素个数,计算数学期望,方差,协方差,相关系数;结果表明文章算法扰乱了图像像素间的相关性,使得加密图像能够抵抗明文统计的攻击,且密钥空间大,运算速度快,具有非常好的加密效果。