2025年3月一区SCI-混沌进化优化算法Chaotic evolution optimization-附Matlab免费代码
引言
本期介绍了一种基于混沌动力学的元启发式算法-混沌进化优化算法Chaotic evolution optimization，CEO。CEO的主要灵感来源于二维离散记忆映射的混沌演化过程。通过利用记忆映射的超混沌特性，对CEO算法进行数学建模，为进化过程引入随机搜索方向。该算法于2025年3月最新发表在中科院1区SCI期刊 Chaos, Solitons & Fractals。
CEO的总体框架与DE算法相似，包括变异、交叉和选择操作。关键的区别在于突变算子的设计，其中CEO采用二维离散记忆超混沌映射为每个个体提供突变方向。
1. 变异操作。CEO的二维离散记忆超混沌映射：
为了使所提出的CEO算法能够有效地利用超混沌特性，两个个体和从CEO中选择的，必须分别映射到[−0.5,0.5]和[−0.25,0.25]的范围，如式所示。Lb和ub分别为当前种群变量的下界和上界
N个混沌候选个体x_chaos和y_chaos可以通过对个体应用二维离散记忆超混沌映射来生成和分别。具体的伪代码如下
为了进一步提高算法的局部发展能力，采用下式在当前种群中搜索最优解附近，加快算法的收敛速度
2.交叉操作：突变后，执行二项交叉操作。
3.选择操作：对于xt和yt，可以分别生成N个试验向量x_trial和y_trial。CEO采用贪婪准则来选择生成的实验向量。选择操作符如式所示
CEO伪代码：
参考文献
Yingchao Dong, Shaohua Zhang, Hongli Zhang, Xiaojun Zhou, Jiading Jiang,Chaotic evolution optimization: A novel metaheuristic algorithm inspired by chaotic dynamics,Chaos, Solitons & Fractals,Volume 192,2025,116049,https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116049.
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