Logstic混沌映射初始化种群

Step 1:

    随机生成一个\(d\)维向量\({X_0}\),向量的每个分量在0-1之间。

Step 2:

    利用Logistic映射生成N个向量。Logistic映射如下:

\[X_{i+1}=\mu{X_{i}.*(1-X_{i})}
\]

Step 3:

    将\(X\)的每个分量载波到变量的取值区间上

参数设置

Lb = -100;  % 搜索空间下界
Ub = 100; % 搜索空间上界 N_iter = 1000; % 最大迭代次数
n_pop = 30; % 种群个数
d = 2; % 种群维度

利用混沌映射初始化种群

Z = zeros(n_pop, d);

% 随机生成一个d维向量
Z(1, :) = rand(1, d); % 利用logistic生成n_pop个向量
for i=2:n_pop
Z(i,:) = 4.0*Z(i-1,:).*(1-Z(i-1,:));
end % 将z的各个分量载波到对应变量的取值区间
pop = zeros(n_pop, d);
for i=1:n_pop
pop(i,:) = Lb + (Ub - Lb)*Z(i,:);
end figure
scatter(pop(:,1), pop(:,2), 'r*');
box on

Logistic map的第二种写法:

particlePosition(1,:) = random('Uniform',-100, 100, 1, 2);
particlePosition(1,:) = (particlePosition(1,:) + 100)/200; %这是归一化处理 for i=1:49
particlePosition(i+1,:) = 4*particlePosition(i,:).*(1 - particlePosition(i,:));
end
particlePosition = particlePosition.*200 - 100;
figure
scatter(particlePosition(:,1), particlePosition(:,2));
box on



随机初始化种群

particlePosition = random('Uniform',-100, 100, 50, 2);
figure
scatter(particlePosition(:,1), particlePosition(:,2), 'r*');
box on

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