混沌映射代码实现
时间: 2023-08-30 11:06:08 浏览: 72
混沌映射的代码实现如下:
```python
import numpy as np
# 定义混沌映射函数
def chaotic_map(x, a):
return 4 * a * x * (1 - x)
# 初始化混沌映射参数和初始值
a = 0.99
x = 0.1
# 循环迭代
for i in range(100):
# 使用混沌映射函数更新x值和混沌映射参数a
x = chaotic_map(x, a)
a = chaotic_map(a, a)
# 输出当前的x值和a值
print("x: ", x, "a: ", a)
```
其中,`chaotic_map`函数是混沌映射函数,`a`和`x`分别表示混沌映射参数和初始值。在循环迭代中,使用混沌映射函数更新`x`值和混沌映射参数`a`的值,并输出当前的`x`值和`a`值。通过不断迭代,可以得到混沌序列。
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混沌映射粒子群算法代码实现
混沌映射粒子群算法的代码实现如下:
```python
import numpy as np
# 定义混沌映射函数
def chaotic_map(x, a):
return 4 * a * x * (1 - x)
# 定义适应度函数,这里以函数f(x)=x^2为例
def fitness(x):
return x**2
# 定义混沌粒子群算法
def CPSO(dim, n, max_iter):
# 初始化粒子位置和速度
pos = np.random.rand(n, dim)
vel = np.random.rand(n, dim)
# 初始化个体最优位置和全局最优位置
pbest_pos = pos.copy()
gbest_pos = pbest_pos[fitness(pbest_pos).argmin()]
# 初始化混沌映射参数
a = 0.99
# 循环迭代
for i in range(max_iter):
# 更新速度和位置
vel = 0.5 * vel + 2 * np.random.rand(n, dim) * (pbest_pos - pos) + 2 * np.random.rand(n, dim) * (gbest_pos - pos)
pos = np.mod(pos + vel, 1)
# 计算适应度值并更新个体最优位置和全局最优位置
fitness_value = fitness(pos)
pbest_value = fitness(pbest_pos)
pbest_mask = fitness_value < pbest_value
pbest_pos[pbest_mask] = pos[pbest_mask]
gbest_mask = fitness_value.min() < fitness_value.min()
gbest_pos[gbest_mask] = pos[fitness_value.argmin()]
# 更新混沌映射参数
a = chaotic_map(a, a)
return gbest_pos, fitness(gbest_pos)
```
其中,`dim`表示问题的维度,`n`表示粒子数,`max_iter`表示最大迭代次数。`pos`和`vel`分别表示粒子的位置和速度,`pbest_pos`表示个体最优位置,`gbest_pos`表示全局最优位置。`chaotic_map`函数是混沌映射函数,`fitness`函数是适应度函数。在主函数`CPSO`中,首先进行初始化操作,然后进行循环迭代,更新速度和位置,并更新个体最优位置和全局最优位置,最后更新混沌映射参数。最终返回全局最优位置和适应度值。
tent混沌映射python代码
下面是使用 Python 实现 Tent 混沌映射的代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
def tent_map(x, a):
if x < a:
return x / a
else:
return (1 - x) / (1 - a)
# 设置参数
a = 0.7
x0 = 0.2
n = 1000
# 生成混沌序列
x = [x0]
for i in range(n):
x.append(tent_map(x[-1], a))
# 绘制混沌图像
plt.plot(x)
plt.title("Tent Map with a = {}".format(a))
plt.xlabel("Iteration")
plt.ylabel("Value")
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先定义了 Tent 映射函数 `tent_map(x, a)`,该函数接受两个参数 `x` 和 `a`,并返回映射后的结果。然后我们设置了 Tent 映射的参数 `a`,初始值 `x0`,以及迭代次数 `n`。接下来,我们使用一个 for 循环来计算混沌序列,并将结果保存在列表 `x` 中。最后,我们使用 Matplotlib 库来绘制混沌图像。
请注意,Tent 映射函数中的参数 `a` 应该取值在 [0, 1] 的范围内。而在实际应用中,我们通常将初始值 `x0` 取为一个随机数。