10.3969/j.issn.1000-1220.2005.08.013
混沌优化算法的性能分析
现代优化算法主要解决全局最优问题,其本质是概率性的.借鉴多种自然现象,人们提出了许多仿生、仿物算法,如禁忌搜索算法(TABU)、模拟退火(SAA)、遗传算法(GA)、进化策略(ES)、蚁群算法(ACA)等.利用混沌的遍历性进行优化搜索就是一种很有趣的研究思路,尤其对于虫口方程人们进行了许多研究,取得了一定的研究成果.但和普通的随机搜索算法相比,其性能之不足也很明显,主要体现在:混沌的遍历性不均匀,在边界处搜索密度高,远不如随机Monte Carlo搜索方法.这就从本质上决定了其搜索性能在普适性上与Monte Carlo算法有差距.仿真计算证实了这个结论.因此对于利用虫口方程进行的混沌优化研究需要谨慎采用.
混沌、优化算法、虫口方程、性能分析
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
山东省优秀中青年科学家科研奖励基金01BS01;山东省自然科学基金Y2000G05
2005-09-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
1340-1344