基于Petri网和混沌粒子群的JSP优化

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混沌粒子群优化算法【精品文档】(完整版)

混沌粒子群优化算法¨计算机科学2004V01．31N-o．8高鹰h2谢胜利1(华南理工大学电子与信息学院广州510641)1(广州大学信息机电学院计算机科学与技术系广州510405)2摘要粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。

本文把混沌手优思想引入到粒子群优化算法中，这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前粒子群体中的最优粒子进行混池寻优，然后把混沌寻优的结果随机替换粒子群体中的一个粒子。

通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快t从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力，提高了算法的收敛速度和精度。

仿真结果表明混沌粒子群优化算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法。

关键词粒子群优化算法。

混沌手优，优化’ChaosParticle SwarmOptimizationAlgorithmGAOYin91”XIESheng—Lil(Collegeof Electronic＆InformationEngineeringtSouthChina University ofTechnology，Guangzhou510641)1(Dept．of ComputerScience andTechnology．GuangzhouUniversity·Guangzhou510405)2Abstract Particle swarmoptimizationis anewstochasticglobaloptimization evolutionaryalgorithm．Inthis paper，the chaotic searchis embeddedintooriginalparticleswarmoptimizers．Basedon theergodicity，stochastic propertyandregularityofchaos，fl newsuperiorindividualisreproducedbychaoticsearchingonthecurrentglobalbest individ—ual。

混沌粒子群优化算法理论及应用研究的开题报告

混沌粒子群优化算法理论及应用研究的开题报告一、选题背景粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, 简称PSO）是一种基于种群的随机搜索算法，由于其方法简单、易于实现、高效且具有全局优化能力等特点，已经成为了求解多维函数优化问题的重要工具之一。

PSO起源于1995年Eberhart和Kennedy提出的鸟群觅食行为的模拟，近年来随着PSO算法在优化问题中的成功应用，PSO算法也得到了越来越多的关注与研究。

混沌理论是一种新近发展起来的复杂科学，具有良好的非线性、随机性和强敏感性等特点，对于许多问题的理论解释和应用有着很好的作用。

混沌粒子群优化算法（Chaotic Particle Swarm Optimization, 简称CPSO）是将混沌模型应用于PSO算法的一种新型优化算法。

CPSO算法不仅能够充分利用混沌迭代过程中的随机性和全局搜索能力，还能避免PSO算法中易于陷入局部最优解的缺点，能够更好地求解复杂优化问题。

二、研究目的和意义PSO算法在解决优化问题中已经得到了广泛的应用和研究，但PSO算法中易于陷入局部最优解的问题一直是其应用的难点之一。

而CPSO算法则在这一方面具有更好的性能。

本文旨在深入研究CPSO算法的原理及其应用，通过对比实验来验证CPSO 算法的优劣性能，为优化问题的解决提供更好的技术手段。

三、研究内容和方法（一）研究内容1. PSO算法的基本原理及其不足之处。

2. CPSO算法的基本思想、数学模型和迭代过程。

3. CPSO算法的参数设置及其影响因素的分析。

4. CPSO算法在求解不同类型的优化问题中的应用及效果对比分析。

5. 实际问题的优化应用。

（二）研究方法1. 阅读相关文献，综述PSO和CPSO算法的研究现状。

2. 探讨CPSO算法的数学模型及其迭代过程，并对CPSO算法的参数进行分析。

3. 进行基于标准测试函数的对比实验，比较CPSO算法与其他优化算法的性能差异。

基于混沌搜索的粒子群优化算法

’(’) "$+"&%, "$+/%-" "$-.,.+ %,
*(’) "$-.//+ "$-.... "$-.,/. -"
（! ）函数 ;! （J;?4D@K@A EFAG4@HA ）：
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（ + <） 1 （+ ）
（!#% ） 9%"8， L% L"#$%! !7% *%"GH?
31% 3 3 3 I
群觅食行为的研究，在求解连续非线性优化问题时有较强的鲁
!+ 。和其它的随机算法比较 Nhomakorabea 棒性 *%， ’() 算法能够在较短的时间
内求得高质量的解而且具有稳定的收敛特性，已经得到了广泛进化后期收敛速度慢，对于的应用。 ’() 算法的主要缺点有：
*,+
每个粒子根据公式（% ）来更新自己的速度和位粒子 # 的速度，置：
表!
算法变量数平均最大最小
! 和混沌搜索步数 $/ :;<；
随机生成 7 个粒子的 %3 和 8 （ …，，令 /1 ’456 ! ： !， 8） 3 3 1% ，
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引言
粒子群优化（’() ）算法是一种现代启发式算法，源自对鸟
解。
% （"#%，表示粒子 # 令 ! 表示搜索空间的维数， "#$ "#!，…， "#!） % 当前的位置，（& #%， …，表示粒子 # 曾经达到的最好位 & #$ & #!， & #!） % 置，种群中最优粒子的序号用 ’ 表示，（( #%， …，表示 ( #$ ( #!， ( #!）

基于粒子群优化的混沌加密算法研究

基于粒子群优化的混沌加密算法研究随着信息技术的不断发展和应用，数据的保密性和安全性也变得越来越重要。

因此，信息安全技术也被赋予了更大的重要性和紧迫性。

在这样一个背景下，混沌加密算法逐渐成为了保护数据安全的重要手段之一。

混沌加密算法作为一种新的对称加密方法，与传统的加密算法相比，在安全性和效率方面具有更好的表现。

同时，混沌加密算法中的混沌映射也因其非线性、随机性强的特点被广泛应用于密码学、通信、控制等领域。

而基于粒子群优化的混沌加密算法则是在传统混沌加密算法的基础上引入了粒子群优化算法，通过不断优化参数，增加了算法的可靠性和安全性。

在基于粒子群优化的混沌加密算法中，通过构建动力学模型，将明文数据映射到混沌序列中，以此加密明文，从而达到保护数据安全的目的。

而通过粒子群优化算法，可以寻找到更优的加密参数，提高了混沌加密算法的可靠性和安全性。

在具体实现中，基于粒子群优化的混沌加密算法主要分为以下几个步骤：第一步，构建混沌序列。

混沌序列是基于初始值和混沌映射函数生成的不规则数列，其具有高度的随机性和复杂性，是实现混沌加密的核心。

第二步，选取初始值。

初始值对于混沌序列的生成有着至关重要的影响，所选取的初始值需要经过一定规则的选择，以保证混沌序列的随机性和复杂性。

第三步，构造密钥空间。

密钥空间是指可以使混沌加密算法工作在高强度状态下的一组参数，可以通过调整密钥空间的参数，达到更好的加密效果。

第四步，加密明文数据。

利用混沌序列来对明文进行加密，加密算法支持多种数据类型的加密，包括文本、图像、音频等。

第五步，解密密文数据。

解密过程是将密文进行解密并恢复为原始的明文数据，同样可以支持多种数据类型的解密。

基于粒子群优化的混沌加密算法不仅可以应用在数据保护上，还有很多其他的应用场景，包括网络安全、密码学、通信系统等。

尤其对于一些对安全性要求较高的应用场景，基于粒子群优化的混沌加密算法可以起到重要的作用。

总之，随着信息技术的不断发展和应用，数据的保密性和安全性越来越受到重视。

基于Petri网和混沌粒子群的JSP优化

基于Petri网和混沌粒子群的JSP优化安凤梅;乐晓波;周恺卿【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)018【摘要】To reach the goal of minimizing the completion time,one Petri nets mode is built,and based on this model,the chaos theory and particle swarm optimization are combined, and the Chaos Particle Swarm Optimization(CPSO) algorithm based on Logistic map is proposed. The experimental results demonstrate that this algorithm has the ability to avoid falling into local minima,and improves computationalprecision,convergence speed and the ability of global optimization.%以最小化完工时间为目标构建Petri网模型,并基于该模型将混沌原理和粒子群算法相结合,提出了一种基于Logistic映射的混沌粒子群优化(CPSO)算法.仿真实验结果表明,该算法能跳出局部最优,增强了全局寻优能力,进一步提高了计算精度和收敛速度.【总页数】4页(P29-31,44)【作者】安凤梅;乐晓波;周恺卿【作者单位】长沙理工大学,计算机与通信工程学院,长沙,410076;长沙理工大学,计算机与通信工程学院,长沙,410076;长沙理工大学,计算机与通信工程学院,长沙,410076【正文语种】中文【中图分类】TP273【相关文献】1.基于拆卸Petri网和混沌粒子群的拆卸序列规划 [J], 王攀;程培源;王威;张爽2.基于Petri网的JSP动态优化调度 [J], 陶泽;徐炜达;肖田元;郝长中3.基于Petri网的JSP动态分类调度 [J], 陶泽;肖田元;郝长中4.基于Petri网模型的JSP粒子群优化调度 [J], 秦娜;乐晓波;刘武5.基于Petri网和GASA的双资源JSP动态优化调度 [J], 陶泽;隋天中;谢里阳;刘晓霞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于混沌粒子群优化算法的微电网优化运行技术

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｃｈａｏｔｉｃｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｔｈｅｍｉｃｒｏｇｒｉｄｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｖｏｉｄｔｈｅｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｕｍｄｕｒｉｎｇｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｅｗｅｉｇｈｔｏｆｉｎｅｒｔｉａｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂａｓｅｄｏｎｌｉｎｅａｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｄｅｃｒｅａｓｅｓｔｒａｔｅｇｙ，ａｎｄｔｈｅｌｅａｒｎｉｎｇｆａｃｔｏｒｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅａｌｇｏ· ｒｉｔｈｍ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｔｈｅｃｈａｏｓｔｈｅｏｒｙｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｃｏｍｂｉｎｅｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｅｎ－
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一种基于混沌优化的混合粒子群算法

收稿日期:2009-03-12;修回日期:2009-05-29基金项目:辽宁省教育科研计划项目(2004F012)作者简介:邹　毅(1971-),男,辽宁沈阳人,副教授,研究方向为优化算法及智能控制理论。

一种基于混沌优化的混合粒子群算法邹　毅,朱晓萍,王秀平(沈阳工程学院电气工程系,辽宁沈阳110136)摘　要:粒子群算法是一类基于群智能的优化搜索算法。

该算法初期收敛很快,但后期易陷入局部最优点。

为了提高粒子群算法的性能,将粒子群算法全局搜索的快速性和混沌算法的一定范围内的遍历性二者结合,提出一种基于混沌优化的混合粒子群算法。

该算法首先用粒子群算法进行快速搜索,当出现早熟收敛时,对局部较优的部分粒子和全局极值采用混沌优化策略。

对两个典型的测试函数进行仿真表明,该算法能够摆脱局部极值,得到全局最优。

将其用于(N +M )系统费用模型求解,得到最优解,同样验证了该算法搜索效率、精度优于一般的粒子群算法,同时具有较好的收敛稳定性。

关键词:粒子群算法;混沌;优化;混合;(N +M )容错中图分类号:TP306.1 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2009)11-0018-05A H ybrid PSO AlgorithmB ased on Chaos OptimizationZOU Y i ,ZHU Xiao 2ping ,WAN G Xiu 2ping(Department of Electrical Engineering ,Shenyang Institute of Engineering ,Shenyang 110136,China )Abstract :Particle Swarm Optimization (PSO )is a kind of optimizations based on swarm intelligence.The algorithm weaken quickly in ini 2tial stage ,but fall into local extreme value easily in the latter.With PSO algorithm ’s rapid global searching and chaos ’s ergodicity in cer 2tain range ,a hybrid PSO algorithm based on chaos is presented.The algorithm fast search with PSO algorithm first ,then the chaos opti 2mization is adopted for the better part of the particles and global extreme value when the optimization is in premature and convergence.The test of the two functions and solving the optimization of (N +M )fault -tolerant system show that search efficiency ,accuracy of hy 2brid PSO algorithm are better than general PSO algorithm ,while with better convergence stability.K ey w ords :PSO algorithm ;chaos ;optimization ;hybrid ;(N +M )fault -tolerant0　引　言粒子群优化(Particle Swarm Optimization ,PSO )是一类基于群智能的优化搜索算法,是由K ennedy 和E 2berhart 通过对鸟群飞行行为研究,于1995年提出的仿生进化算法[1～3]。

混沌粒子群混合优化算法

混沌粒子群混合优化算法王大均，李华平，高兴宝，赵云川四川蜀渝石油建筑安装工程有限责任公司，四川成都（610017）摘要：粒子群优化算法（PSO ）具有收敛速度快但易陷入局部最优点的特点，因此本文将在结合混沌运动的遍历性、伪随机性和对初值的敏感性等特点的基础上，对粒子群优化算法进行了改进，提出了一种基于混沌思想的粒子群优化算法（CPSO ），该算法保持了群体多样性，增强了PSO 算法的全局寻优能力，提高了算法的计算精度，改善了收敛性和鲁棒性，很大程度上避免了算法停滞现象的发生，是一种有效的优化搜索算法。

关键词：混合优化算法；混沌优化算法；粒子群优化算法1. 引言粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization) 是Kennedy J 与Eberhart R 于1995年借鉴鸟群和鱼群捕食过程的社会行为提出的[1]。

该算法具有程序简单、控制参数少、寻优结果与初值无关、且具有一定的并行性等特点，因此从开始研究到现在短短的十年时间里，表现出强大的优化功能，被广泛应用到函数优化、神经网络训练、人工智能、模糊系统控制等领域。

PSO 作为一种更高效的并行搜索算法，非常适于对复杂环境中的优化问题的求解，成为目前进化计算研究的一个热点。

但是标准的粒子群算法表现出强烈的“趋同性”，对于单调函数、严格凸函数或单峰函数，能在初始时很快向最优解靠拢，但在最优解附近收敛较慢，对于多峰函数更易出现早熟现象以及运算量较大等缺点。

混沌学的诞生是20世纪人类科学史上继相对论和量子理论之后的第三次革命，混沌是指在确定性系统中出现的随机状态，为非线性系统的一种演变现象，它不是由随机性外因引起，而由确定性规则导致的对初始条件非常敏感的无固定周期的长期行为[2]。

混沌运动能在一定范围内按其自身不重复地遍历所有状态，初始值条件极其微弱的变化会引起系统行为巨大变化。

因此，本文将在对标准粒子群算法改进的基础上，将混沌思想引入到粒子群算法中，避免了易陷入局部最优值的缺点，大大改善了粒子群算法的优化性能。

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Ｃｍｕｅｎｉｅｉｇａｄｐｌａｉｎ计算机工程与应用ｏｐｔｒｇｎｒｎＡｐｉｔｓＥｅｎｃｏ
基于Ｐｔｉ和混沌粒子群的ＪＰ优化ｅｒ网Ｓ
安凤梅，晓波，乐周恺卿
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车间调度问题（ｏｈｐＳｈｄｌｇＰｏｌＪＰ是一ＪｂＳｏｃｅｕｉｒｂｅＳ）ｎｍ，
机器的顺序及其每道工序所花时间已给定，度问题就是如调
个典型的Ｎ．ａ问题，是目前研究最广泛的一类典型调度Ｐｈｒｄ也问题。近年来，运用各种优化算法求解ＪＰ问题取得了一定进Ｓ
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长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙４０７１０６
ＣｏｕｅｎｍｍｕｉａｉｎＥｎｉｅｒｎＳｈｏ，ａｇｈｉｅｓｔｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇＣｈｎｓａ４１０６ＣｈｎｍｐｔｒａｄＣｏｎｃｔｇｎｅｉｇｃｏｌＣｈｏｎｓａＵｎｖｒｉｏｃｅｃｙｎｅｈｏｏｙ，ａｇｈ０７，ｉａ
混沌粒子群优化（Ｐ０）ｃｓ算法。仿真实验结果表明，该算法能跳出局部最优，增强了全局寻优能力，进一步提高了计算精度和收敛速度。关键词：ｅ网；Ｐｔｉｒ混沌粒子群算法；间调度车
ＤＯ：０３７￣ｉｓ．０－３１０１８０９文章编号：０２８３（０１１—０９０文献标识码：中图分类号：Ｐ７Ｉ１．７８．ｎ１２８３．１．．ｓ０２１０１０ —３１２１）８０２－３ＡＴ２３
展ｎ。由于具有直观的图形表示和严密的数学基础等特点，
使得Ｐｔ网成为离散事件动态系统的建模和分析工具之一ｅｉｒ。针对ＪＰＳ问题利用Ｐｔ网建模，以使其简单、ｅｉｆ可方便地观察到有关工件及各机器间的相互关系，反映待加工产品的多条加工路线及其资源约束，而分析出生产率、从生产周期等信息。本文借鉴了文献［】４的实例，基于Ｐｔ网相关理论对１个工并ｅｒｉ０件６个机器进行建模，本文提出的混沌粒子群算法与针对将ＥＤ（ａｌｓＤｕｔ）度方法序列可选择的特点有效结ＤＥｒｅｔｅＤａ调ｉｅ
Ｋｅｒｓｅｉｎｔ；ｈｏａｔｌＳｒＯｔｉａｏ（ＰＯ）ｊｂｓｏｃｅｕｉｙｗｏｄ：ＰｔｅｓＣａｓＰｒｃｅｗａｍｐｉｚｔｎＣＳ；ｈｐｓｈｄｌｇｒｉｍｉｏｎ
摘
要：以最小化完工时间为目标构建Ｐｔ网模型，ｅｆｉ并基于该模型将混沌原理和粒子群算法相结合，出了一种基于Ｌｇｓｃ提ｏｉ映射的ｎ