tent 映射是一种非线性动力学系统,其非线性特性体现在映射函数的选择上。在0<=x_n<0.5的范围内,映射函数为f(x) = 2r*x,而在0.5<=x_n<=1的范围内,映射函数为f(x) = 2r*(1-x)。这两个函数的选择使得tent 映射在不同的区间内表现出不同的行为,从而产生了混沌序列。 三、tent 映射的混沌序列 在tent 映射中,初始条件x_0
1.非线性性:混沌tent映射是一种非线性映射,与线性映射相比,它具有更高的复杂性和随机性。 2.灵活性:混沌tent映射可以根据不同的参数和初始条件展现出不同的行为,具有较大的灵活性。 3.敏感性依赖:混沌tent映射对初始条件和参数的微小变化非常敏感,这种敏感性依赖被广泛应用于混沌理论中。 4.随机性:混沌tent映射...
2.1 Tent混沌映射 混沌具有随机性和遍历性和初值敏感性,能使算法有更快的收敛速度。本文采用Tent映射来产生混沌序列,对种群进行初始化,使得初始解尽可能均匀的分布在解空间内。基于Tent映射生成混沌序列 过程如下: 其中, 为种群数, 为当前迭代次数,为保持算法初始化信息的随机性, 取值为 。 结合混沌序列 ,进一步生...
由图3-5可知,当选择参数时,Henon映射的Lyapunov指数值取到最大值且大于0,此时系统进入混沌状态,系统的相空间图和时序图分别如图3-6、3-7所示。 由图3-6和图3-7可知,当,初始值为时,Henon系统呈现经典的混沌吸引子,Henon映射的x分量和y分量的取值是随机的,系统处于混沌状态。 三、三维Lorenz连续混沌映射 Loren...
Tent混沌映射初始化种群 群智能算法的种群初始化 1. 基于Tent混沌映射的种群初始化 Tent映射结构简单,分布较为均匀,便利性好,表达式如下: xn+1={xna,0≤xn≤a(1−xn)1−a,a<xn≤1xn+1={xna,0≤xn≤a(1−xn)1−a,a<xn≤1 其中,a∈(0,1)a∈(0,1). 一般aa取0.5....
在混沌映射中,参数r的取值对系统的动力学行为具有重要影响。当r取值在某一范围内时,系统的演化呈现出混沌现象。混沌现象表现为系统状态的不可预测性、敏感依赖于初始条件和参数的微小变化。这使得tent混沌映射成为了研究混沌现象和随机性的重要工具。 tent混沌映射的特点之一是其演化过程存在周期倍增的现象。当参数r取...
混沌映射广泛应用于密码学、通信、生物学等领域,具有重要的理论和实际价值。 二、混沌映射的基本模型 混沌映射的基本模型可以用迭代函数表示,其一般形式为:Xn+1=f(Xn),其中Xn表示第n次迭代的值,f()为映射函数。常见的混沌映射包括Logistic映射、Henon映射、Lorenz映射等,它们具有不同的动态特性和应用场景。 三、...
【Tent-SSA-BP】基于Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络回归预测研究是一种将Tent混沌映射和麻雀算法与BP神经网络相结合的方法,用于提高BP神经网络在回归预测中的性能。 在这项研究中,Tent混沌映射被引入作为一种优化算法,用于优化BP神经网络的权重和偏置。Tent混沌映射可以提供一个随机的搜索空间,有助于避免BP...
然后,我们多次应用Tent混沌映射以增加混沌性。最后,我们将混沌序列缩放到指定的搜索空间 [lb, ub] 内。 验证生成的初始种群位置是否符合预期: 为了验证生成的初始种群位置是否符合预期,可以绘制生成的种群位置或计算其统计特性(如均值、方差等)。此外,还可以将生成的种群位置用于后续的优化算法中,并观察算法的性能来...
本发明涉及数据处理,具体涉及一种基于logistic-tent混沌映射levenberg marquardt的机器人定位方法及系统。 背景技术: 1、工业机器人是一种集成了多种现代工业技术的重要生产设备,如机械制造、计算机处理和信息交互。它广泛应用于高精度零件的生产。尽管机器人在定位精度上的重复性达到了0.01毫米,但其绝对定位精度仍然有限。