融合混沌算子和反向学习的差分进化算法

融合混沌算子和反向学习的差分进化算法 (Reverse Learning Differential Evolution with Chaotic Operators, 简称RL-CODE) 是一种基于差分进化算法、混沌理论和反向学习的优化算法。它引入了混沌序列和反向学习机制来改进差分进化算法的基本操作，从而增加了种群的多样性和收敛速度，提高了算法的搜索能力和收敛性能。具体来说，RL-CODE 在差分进化算法的基础上，采用混沌序列来生成随机数，增加了算法的随机性和多样性；同时，引入反向学习机制来自适应地调整算法的控制参数，以适应不同的优化问题，提高了算法的适应性和通用性。RL-CODE 已经在多个实际问题中得到了应用，并取得了良好的优化效果。