Discrete-Time Chaotic Circuits for Implementation of Tent Map and Bernoulli Map

Discrete-time chaotic circuit implementations of a tent map and a Bernoulli map using switched-current （SI） techniques are presented. The two circuits can be constructed with 16 MOSFET＇s and 2 capacitors. The simulations and experiments built with commercially available IC＇s for the circuits have demonstrated the validity of the circuit designs. The experiment results also indicate that the proposed circuits are integrable by a standard CMOS technology. The implementations are useful for studies and applications of chaos.

一种改进的变权科莫多优化算法及其应用

针对科莫多算法(KMA)在求解复杂函数和高维情况下容易出现早熟收敛的问题,提出了一种改进的变权科莫多优化算法(VWCKMA)。首先利用Tent混沌映射产生的序列对科莫多个体位置进行位置初始化,为全局搜索的多样性奠定基础。然后提出可变惯性权重,分别对不同社会等级的科莫多个体的运动进行不同控制,较好地提高了收敛速度。最后利用Tent混沌映射进行局部扰动,使其能够进行更加精确的局部搜索,避免局部最优值。仿真实验表明,在单峰函数和多峰函数求解的标准差和均值中,VWCKMA在收敛精度和收敛速度方面均有很大的提高。针对实际空气污染物PM_(2.5)预测非线性的问题,利用VWCKMA对BP神经网络的权值和阈值进行迭代寻优,基于最优参数的条件下使用BP神经网络对PM_(2.5)进行预测。实验结果表明预测准确率为85.085%,相比单一BP神经网络预测准确率提高19.85个百分点,体现VWCKMA具有一定的实践应用价值。

考虑运营成本和用户体验的电动汽车充电站布局优化模型

针对电动汽车充电站布局优化问题,综合考虑充电站建设运营成本和交通流量变化情况下的用户体验,据此建立充电站布局优化模型。先分析充电站城市土地转让成本、基建及充电设备成本、运营成本各项构成要素,并建立相应的数学模型,再结合交通拥堵指数建立用户体验数学模型,最终以满足充电站建设运营成本最低和用户体验最优为预期目标,建立充电站布局优化模型。引入Tent混沌映射对初始解空间进行均布化,采用AVOA优化算法对该模型进行问题求解。仿真结果表明:与对比文献模型相比,新的充电站选址方案与随机产生的需求点距离更近、更平均;在典型测试场景下,新选址方案可有效降低配电网络的网损率、提升充电站效能,并能为用户提供更优的用户体验,充分说明该模型能够较好解决充电站优化布局问题。

全粒子推动野马优化算法的无人机三维路径规划

针对无人机路径规划求解计算量大、难收敛等问题,提出了一种基于全粒子推动野马算法的路径规划方法。建立三维环境模型与路径代价模型,将路径规划问题转化为多维函数优化问题;采用一种自适应邻域搜索策略,改善算法的开发能力;利用高斯随机游走策略对个体的历史最优位置进行回溯搜索,改善算法的探索能力;考虑到自适应策略对初始种群多样性敏感的问题,结合Tent混沌映射初始化种群,提高算法的鲁棒性以及全局寻优能力;将提出的改进算法在13个经典测试函数中进行性能验证,并移植于无人机三维路径规划问题中。在30峰、40峰、50峰的环境模型下进行测试,与遗传算法、粒子群算法、SRM-PSO(self-regulating and self-perception particle swarm optimization with mutation mechanism)算法以及野马算法对比,全粒子推动野马算法皆取得最短平均路径,且在所有测试中都找到满足约束、无碰的路径。仿真结果证明,在复杂环境下全粒子推动野马算法具有优秀的全局寻优能力以及较好的鲁棒性。

基于改进袋獾算法的破片图像多阈值分割

针对静爆场中所拍摄图片存在破片目标小、背景复杂的问题,提出一种基于改进袋獾算法的破片图像多阈值分割。基于Tent混沌映射初始化种群,加入自适应权重策略以提高算法全局搜索能力,结合精英反向学习策略来避免算法过早陷入局部最优。基于优化袋獾算法求解Tsallis相对熵的最小值,作为目标函数值计算最佳阈值对破片图像进行目标分割。仿真结果表明,ITDO在12类基准函数上相较于其他算法表现出更强的收敛性和稳定性。ITDO-Tsallis算法与其他两种先进算法相比,收敛时间更快、求解目标更精准,说明该算法能有效解决静爆场破片图像目标分割问题。

基于混沌精英和Lévy飞行策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)存在的收敛速度慢、精度低的问题,提出了基于Tent混沌精英和Lévy飞行策略的鲸鱼优化算法(TELWOA)。使用Tent混沌映射初始化鲸鱼种群,保持种群的多样性,并通过引入精英反向学习策略,对初始种群的精英个体生成反向解,选取适应度高的种群作为下一代鲸鱼种群,加快算法收敛速度。其次,通过使用非线性收敛因子,缓解算法全局搜索和局部搜索能力不平衡的现象。最后,在鲸鱼位置寻优过程中使用Lévy飞行策略,避免算法陷入局部最优,提升算法的全局搜索能力。通过对不同改进策略的有效性分析、与其他智能算法的对比分析,证明了TELWOA算法在收敛精度、算法稳定性和全局寻优能力上与对比算法有显著提升,具有一定的实际工程应用能力。

多项式变异和自适应权重优化的阿奎拉鹰算法

针对基本阿奎拉鹰算法存在收敛精度低、易陷入局部最优的问题,通过在全局搜索阶段引入多项式变异扰动策略,在局部开发阶段引入自适应权重优化策略,改进了阿奎拉鹰算法的局部探索能力,并且引入了Tent混沌映射初始化种群,增加种群多样性,引入动态转换概率策略来平衡全局探索和局部开发的比重,故提出多项式变异和自适应权重优化的阿奎拉鹰算法。采用基本阿奎拉鹰算法、哈里斯鹰算法、灰狼算法、鲸鱼算法、海鸥算法做对比,9个基准测试函数和2个工程优化问题对改进后的算法进行寻优性能验证,结果表明:改进后的算法在多数测试函数上取得较好的寻优效果,在工程优化问题中,效果优于多数对比算法。证明了改进后的算法具有更快的收敛速度和精度,并在工程应用中取得较好效果。

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法及其应用

针对基本粒子群优化算法在迭代后期易陷入局部最优而出现早熟收敛的现象,基于混沌搜索的全局遍历性、随机性和规律性的特点,以粒子群群体适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据,将Tent映射作为混沌搜索引入到基本粒子群算法中,对以一定概率随机选择的粒子群中的部分粒子实施混沌搜索,利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而使粒子获得持续搜索的能力,提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真实验和应用实例均证明了该算法的可行性。

基于灵敏度分析的同步调相机及其励磁系统参数分类辨识方法

同步调相机及其励磁系统间由于电气耦合而导致参数辨识困难,但目前缺少对待辨识参数量与观察量间耦合特性的分析。对此,提出一种基于灵敏度分析的同步调相机及其励磁系统参数分类辨识方法。分析同步调相机在不同时间尺度下的关键参数,基于轨迹灵敏度信息划分待辨识参数的类型,构建关联参数集合。考虑稳态、次暂态和暂态下同步调相机及其励磁系统响应特性的差异,在不同时间尺度上分别建立参数分类辨识模型。依据关联参数集合进行参数分类辨识,采用基于Tent混沌映射的改进蛇优化算法求解。通过算例分析验证了所提方法的有效性和适应性。

改进灰狼优化算法的草坪修剪机器人路径规划

为解决传统灰狼算法(GWO)用于全覆盖路径规划草坪修剪作业时易陷入局部最优、收敛速度慢、迭代次数高、除草效率低等问题,提出了启发式混沌算子灰狼优化算法(CGWO)。通过对GWO算法融入启发式思想与Tent混沌映射后,加入自适应的参数调节策略,调节加速因子及不同控制参数以增加搜索过程中的随机性,帮助算法跳出局部最优解,获得更好的全局搜索能力。仿真分析发现:改进后的灰狼优化算法即CGWO算法比GWO、PSO(粒子群算法)算法的路径成本、迭代次数、耗时更优,且路径更平滑。在3种草坪环境下,进行实车试验。结果表明:CGWO算法提高了全覆盖效率和除草效率,试验结果优于GWO和PSO算法。

基于模拟退火和樽海鞘群优化的DV-Hop定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)中传统DV-Hop算法定位误差较大等问题,提出基于模拟退火和樽海鞘群优化的DV-Hop定位算法。该算法分别引入RSSI和修正因子来量化最小跳数以及校正平均跳距,在未知节点估计过程中,采用改进的樽海鞘群优化算法代替最小二乘法,并且与模拟退火算法相结合,缓解了樽海鞘群优化算法在寻优过程中容易陷入局部最优的缺点。仿真结果表明:改进后的DV-Hop算法相比于传统DV-Hop定位算法以及其他智能优化算法,定位精度得到明显改善。

基于改进TSO优化Xception的PEMFC故障诊断

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)的故障诊断问题,提出了一种利用改进的瞬态搜索优化(TSO)算法优化Xception网络的故障通用诊断方法。首先,对故障数据进行线性判别分析降维和归一化处理,在保留主要特征的前提下降低计算复杂度;其次,引入Tent混沌映射和反向学习策略增强TSO算法的全局搜索能力,在训练阶段对Xception神经网络的超参数进行优化;最后,使用充分训练的Xception网络对PEMFC故障进行分类识别,并与经典的分类模型进行对比。在基于实验测量的水管理故障数据和仿真产生的多类故障数据上,Xception均取得了最高的分类准确率,分别为100%和98.08%,这表明Xception对数据特征的提取能力较强,且所提方法能作为一种PEMFC故障的通用诊断方法。

基于改进的二维交叉熵及Tent映射PSO的阈值分割

最近提出的二维交叉熵阈值分割方法所依据的灰度级-平均灰度级直方图存在错分,且寻求最优阈值时,即使采用递推算法仍需遍历整个搜索空间,运行速度有待进一步提高。为此,本文给出改进的灰度级-梯度二维直方图,据此导出了相应的二维最小交叉熵阈值选取公式及其递推算法,并且采用改进Tent映射混沌粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法搜寻二维最优阈值。大量实验及与现有二维交叉熵方法的对比表明,所提出的方法在计算最优阈值时尽可能考虑了所有目标点和背景点,从而使分割结果更加精确;而求取阈值因只需遍历其中小部分解空间,使运行时间约减少到原来的10%～40%。

一种新型Skew Tent映射的混沌混合优化算法

针对已有的混沌优化算法几乎都是利用Logistic映射作为混沌序列发生器,而该混沌序列的概率密度函数呈两头多、中间少的切比雪夫型的分布性质,不利于搜索的效率和能力,为此,首先构造一种新型混沌映射序列发生器—Skew Tent映射并结合迭代优化特点加以改进,然后分析了它的混沌特性．其次,将改进的混沌映射与Alopex启发算法相结合,充分发挥Alopex算法的快速搜索能力和混沌优化全局寻优的特性,提出一种混沌混合优化算法,提高了算法的收敛速度和有效搜索全局最优解．最后,仿真算例验证了该算法的有效性和Skew Tent混沌映射的应用前景．

基于VMD-ISSA-LSTM的短时交通流预测研究

针对城市短时交通流随机波动性强、可靠性低、预测精度差等问题,将变分模态分解(VariationalMode Decomposition,VMD)和改进麻雀搜索算法(ImproveSparrowSearchAlgorithm,ISSA)与长短期记忆(LongShort-Term Memory, LSTM)神经网络相结合,建立一种短时交通流预测模型(VMD-ISSA-LSTM)。首先利用VMD对历史原始交通流数据进行分解;然后采用佳点集、正弦函数扰动和Tent混沌映射等策略对标准的SSA算法加以改进,增强ISSA算法的寻优能力;最后,将每个分量送入ISSA-LSTM中进行预测,同时将预测结果线性叠加,得到交通流量预测值。以上海市中山北路-曹杨路口2018年11月1日—30日的历史交通数据对模型进行验证。结果表明,与LSTM、VMD-LSTM、VMD-SSA-LSTM等传统预测模型相比,VMD-ISSA-LSTM模型的预测结果的平均绝对百分比误差为1.278 4%,能够更好地应用于短时交通流预测中。

基于多策略融合灰狼算法的移动机器人路径规划

针对标准灰狼算法(GWO)在解决移动机器人路径规划问题时存在初始参数依赖性强、缺乏多样性及易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于多策略融合灰狼算法(LTGWO)。首先运用精英化思想将Logistic-Tent复合混沌映射与反向学习结合,优化灰狼种群分布序列;然后引入sigmoid函数修改收敛因子a,平衡算法全局探索与局部开发能力,并改进控制参数C以更好地拟合灰狼实际捕猎过程;最后加入随适应度值变化的比例权重,提高灰狼个体搜索能力,同时采用种群淘汰策略,淘汰适应度值差的个体,促进种群进化。选用3组不同的栅格地图进行实验,实验结果表明:由LTGWO算法生成的平均路径长度、路径长度标准差都优于对比算法。

基于Tent混沌映射的可复制的鲸鱼算法

针对鲸鱼算法的优缺点,提出了一种基于Tent混沌映射的可复制的鲸鱼算法(Tent chaotic mapping-based Reproducible Whale Optimization Algorithm,TRWOA)。首先,为了在优化过程中保证初代种群多样化,初代种群位置由Tent映射生成。其次,考虑到算法迭代前期易出现早熟现象、求解精度低等问题,将细菌觅食优化算法的复制操作引入到鲸鱼算法的优化过程中。通过实验,比较TRWOA和基本的鲸鱼算法优化基准测试函数的能力,结果表明,TRWOA既有效保证了初始解的质量,增强了算法的求解精度,又提升了算法的收敛性能,算法更加稳定。

基于Tent映射CPSO和车牌纹理特征的车牌定位

针对现有车牌定位算法定位准确率不高和速度慢等问题,结合车牌纹理特征,提出了一种基于Tent映射混沌粒子群(CPSO)的车牌精确定位算法.首先用基于二维直方图区域斜分的OTSU方法对车牌图像做二值化处理;接着使用三组一维滤波器获取其二值纹理特征向量.然后利用基于Tent映射CPSO快速准确的全局搜索能力,结合二值纹理特征向量构造适应度函数,并引入车牌纹理的一致性度量作为判决条件,找到车牌区域的最佳定位参量.最后,与基于遗传算法(GA)和基本粒子群算法(BPSO)的定位方法进行了比较.实验结果表明,该方法适应性强,定位效果较好,运行时间更短.

基于Tent映射CPSO的二维斜分指数熵阈值分割

现有的二维指数熵阈值分割快速算法的计算效率或收敛精度尚不够高,为此,本文提出了基于Tent映射混沌粒子群的二维直方图斜分指数熵阈值选取方法。首先引入了直方图区域斜分方法以改善分割结果的准确性和抗噪性,然后提出利用基于Tent映射混沌粒子群算法寻找最佳分割阈值,提高搜索过程的收敛精度和计算效率。实验结果表明:与基于灰度级-平均灰度级直方图直分的快速算法相比,该方法由于尽可能地考虑了所有目标点和背景点,分割效果更佳,同时以混沌粒子群优化搜索过程,运行时间更少;与基于灰度级-梯度直方图及Logistic混沌粒子群的方法相比,本文方法的抗噪性能更稳健、收敛精度更高。

基于改进秃鹰算法优化极限学习机的谐波发射水平估计

针对目前电力系统谐波发射水平难以直接测量的问题,提出了一种基于改进秃鹰算法(improved bald eagle search,IBES)优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的谐波发射水平估计方法。首先,在传统秃鹰搜索算法中引入Tent混沌映射和柯西变异算子,利用IBES算法对ELM模型的输入权重和阈值进行寻优。其次,输入公共连接点(point of common coupling,PCC)处谐波电压和谐波电流,代入IBES-ELM模型,估计用户侧和系统侧谐波发射水平。最后进行仿真和工程实例分析,并与其他算法的估计结果进行对比。结果表明,所提IBES-ELM方法估计精度优于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、卷积神经网络(convolution neural network,CNN)、反向传播神经网络(back propagation neural network,BP)和CNN-LSTM算法模型,验证了该方法的有效性和稳定性。