一種混沌粒子群優(yōu)化算法
【專利摘要】基本粒子群優(yōu)化算法存在局部收斂問題。利用混沌運(yùn)動的遍歷性對初始粒子的位置進(jìn)行選取，并把到達(dá)邊界的粒子重新放回到搜索空間，對這些粒子的初始位置按同樣的混沌方法進(jìn)行初始化，這樣既不改變粒子群優(yōu)化算法初始化時的隨機(jī)性本質(zhì)，又利用混沌提高了種群的多樣性和粒子搜索的遍歷性。
【專利說明】一種混沌粒子群優(yōu)化算法
一、【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于優(yōu)化算法領(lǐng)域，涉及混沌優(yōu)化、粒子群優(yōu)化等方法。
二、【背景技術(shù)】
[0002]粒子群優(yōu)化算法(PSO)由鳥群覓食行為的啟發(fā)而得到，鳥群中每個鳥都被看作一個沒有體積和質(zhì)量的粒子，粒子在搜索空間中以一定的速度飛行，并根據(jù)個體和集體飛行的經(jīng)驗(yàn)調(diào)整自己的速度和位置?；綪SO初始粒子的選取是隨機(jī)的，當(dāng)解空間較大時隨機(jī)選取的初始粒子不能保證它們能均勻分布在整個解空間，這樣加大了 PSO算法陷于局部最優(yōu)的可能，不利于提高算法的優(yōu)化效率。另外，在PSO算法中會有一部分粒子飛行到搜索空間以外，基本PSO算法對這部分粒子給以界限約束，把它們限制在搜索空間的邊界位置。到達(dá)邊界位置的粒子運(yùn)行速度可能越來越小，這部分粒子將喪失進(jìn)一步尋優(yōu)的能力。由于PSO算法尋優(yōu)依靠的是群體之間的競爭與合作，粒子本身缺乏變異機(jī)制，粒子本身很難跳出這種惰性狀態(tài)。
[0003]三、專利內(nèi)容:
[0004]1、專利目的
[0005]針對基本粒子群優(yōu)化算法的局部收斂問題，發(fā)明一種混沌粒子群優(yōu)化算法，以提高種群的多樣 性和粒子搜索的遍歷性。
[0006]2、技術(shù)解決方案
[0007]利用混沌運(yùn)動的遍歷性對初始粒子的位置進(jìn)行選取，并把到達(dá)邊界的粒子重新放回到搜索空間，對這些粒子的初始位置按同樣的混沌方法進(jìn)行初始化，這樣既不改變粒子群優(yōu)化算法初始化時的隨機(jī)性本質(zhì)，又利用混沌提高了種群的多樣性和粒子搜索的遍歷性。
四、【具體實(shí)施方式】
[0008]混沌能在一定的范圍內(nèi)按其自身規(guī)律不重復(fù)地遍歷所有狀態(tài)。它是非線性確定性系統(tǒng)的一種內(nèi)在隨機(jī)過程的表現(xiàn)，具有隨機(jī)性、遍歷性和初值敏感性等特點(diǎn)。因此，可作為PSO算法中初始粒子和陷入邊界位置的粒子重置位置的一種方法?；煦缱兞康漠a(chǎn)生，選擇Logistic 映射:
[0009]Cr^ = -cr.) r = l,2,…(I)
[0010]其中μ是控制參數(shù)，Cj為混沛變量且O ≤Cj≤I, j = 1,2夂0，D為粒子位置的維數(shù)，r表示產(chǎn)生變異重置位置的粒子的序號。當(dāng)μ =4時，上式完全處于混沌狀態(tài)且混沌變量Cj在(0，1)范圍內(nèi)遍歷。利用混沌運(yùn)動對初始值比較敏感的特點(diǎn)，在(0，1)區(qū)間任取D個不同的初始值(不能為0，0.25，0.50，0.75,1),分別代入上式，則得到D個混沌變量心…，對應(yīng)第一個變異的粒子的位置。對應(yīng)第二個變異的粒子的位置為<，...,< ,依此類推。另外需要把混沌變量4映射到相應(yīng)的優(yōu)化空間中的變量<:
[0011]Xrj = xfn + (x；ax - xfm )c](2)[0012]式中xjmin，xjmax為 xrj 的變化范圍的邊界值。
[0013]如果利用混度粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行支持向量機(jī)的參數(shù)優(yōu)化選取，則可利用PSO算法對核參數(shù)a (或σ)和正則化系數(shù)C進(jìn)行優(yōu)選，即粒子Xi的維數(shù)D = 2。定義粒子群的位置向量X為Xi =[ai Ci] O由此可以看出，每個粒子的位置坐標(biāo)都對應(yīng)于SVM的一個參數(shù)。采用實(shí)值編碼，因此只需要在解的區(qū)間內(nèi)任意初始化即可，并取5-fold交叉驗(yàn)證誤差作為PSO算法適應(yīng)度函數(shù)。在迭代結(jié)束時，整個粒子群的最優(yōu)位置就代表SVM的一組最優(yōu)參數(shù)。
[0014]具體的操作為:選取N個初始值分別進(jìn)行混沌迭代產(chǎn)生N條混沌軌道。N為粒子群粒子的個數(shù)。把每次迭代產(chǎn)生的N個混沌變量作為初始化粒子中的一個粒子的位置。這種采用混沌變量初始化粒子位置的方法，可以提高粒子群在整個迭代過程中的全局搜索能力。
【權(quán)利要求】
1.發(fā)明的一種混沌粒子群優(yōu)化算法，其特征在于:利用混沌運(yùn)動的遍歷性對初始粒子的位置進(jìn)行選取。
2.權(quán)利要求1所述的一種混沌粒子群優(yōu)化算法，其特征還在于:這種初始粒子的位置選取方法，既 能保持粒子群優(yōu)化算法的隨機(jī)性，又能提高種群的多樣性和粒子搜索的遍歷性。
【文檔編號】G06F19/00GK103902792SQ201210568355
【公開日】2014年7月2日 申請日期:2012年12月25日 優(yōu)先權(quán)日:2012年12月25日
【發(fā)明者】王書舟 申請人:天津工業(yè)大學(xué)