混沌映射混合优化：人工鱼群与粒子群算法

"基于混沌映射的人工鱼群和粒子群混合优化算法" 本文由李杰和冯勤超共同撰写，探讨了如何改进人工鱼群算法（Artificial Fish School Algorithm, AFSA）和粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的不足。他们提出了一种新的混合优化算法，该算法结合了混沌映射的概念，旨在提高这两种算法的性能。 人工鱼群算法是一种模拟鱼类行为的优化算法，它通过模拟鱼的觅食、跟随和逃避行为来寻找问题的最优解。然而，AFSA的收敛速度较慢，且局部寻优能力不强，容易陷入局部最优。为解决这一问题，研究人员引入了混沌映射。混沌映射具有遍历性的特点，可以增加算法探索搜索空间的多样性，帮助人工鱼跳出局部极值，从而提高算法的收敛速度。 粒子群算法则是受到鸟群飞行模式启发的一种全局优化方法，它能够快速搜索解决方案空间，但有时会过早收敛，丧失进一步探索的能力。当混沌人工鱼寻找到一个满意解域后，该混合算法将这个解域作为PSO的初始种群，利用PSO的快速局部寻优能力，进一步挖掘解域内的最优解，以达到更高效的优化效果。 通过将混沌映射与人工鱼群和粒子群算法相结合，新提出的混合优化算法既具备全局优化能力，又能有效地进行局部搜索。为了验证算法的有效性，作者进行了两个测试函数的仿真实验，实验结果表明，该算法能快速收敛，并且解的精度较高。 关键词包括混沌映射、人工鱼群算法、粒子群算法和混合优化算法。文章的分类号为C931和C32，属于管理科学与工程领域的研究，具体涉及项目管理、复杂系统的信息管理和物流与供应链管理。 这篇文章提出了一种创新的混合优化策略，通过混沌映射增强了两种生物启发式算法的性能，为解决复杂的优化问题提供了一种更有效的方法。