一種基于種群熵的混沌小世界優化算法

摘要：針對小世界算法在復雜函數優化中存在的停滯現象，以及低局域短連接的搜索效率問題，提出了一種基于種群熵的混沌小世界算法。根據信息熵建立了種群個體濃度，并以個體濃度和個體適應度作為評價標準進行高濃度的個體更替，從而實現了種群的自我調節和多樣性保持。利用混沌變量的遍歷性和隨機性，通過Logistic映射生成初始種群，采用混沌擾動對短連接后的個體進行局部搜索，從而提高了小世界算法的搜索效率和搜索精度。試驗結果表明，該算法不僅明顯改善了小世界算法的搜索能力，而且搜索效率也得到了顯著提高。

關鍵詞：種群熵；混沌；小世界算法；函數優化

中圖分類號：O224 文獻標志碼：A 文章編號：0253—987X(2008)09—1137—05