1 Tent 映射

公式:

实现:

N: 种群的个数; dim: 维度; tent: 混沌系数.

tent=2.5;
Tent=rand(N,dim);
for i=1:Nfor j=2:dimif Tent(i,j-1)<tentTent(i,j)=Tent(i,j-1)/tent;elseif Tent(i,j-1)>=tentTent(i,j)=(1-Tent(i,j-1))/(1-tent);endend
end

2 Sine 映射

公式:

实现:

N: 种群的个数; dim: 维度; sine: 混沌系数.

sine=2.5;
Sine=rand(N,dim);
for i=1:Nfor j=2:dimSine(i,j)=(4/sine)*sin(pi*Sine(i,j-1));end
end

3 Sinusoidal 映射

公式:

实现:

N: 种群的个数; dim: 维度; sinusoidal: 混沌系数.

sinusoidal=2.5;
Sinusoidal=rand(N,dim);
for i=1:Nfor j=2:dimSinusoidal(i,j)=sinusoidal*Sinusoidal(i,j-1).^2*(sin(pi*Sinusoidal(i,j-1)));end
end

4 Piecewise 映射

公式:

实现:

N: 种群的个数; dim: 维度; p: 混沌系数.

p=2.3;
Piecewise=rand(N,dim);
for i=1:Nfor j=2:dimif Piecewise(i,j-1)>0&&Piecewise(i,j-1)<pPiecewise(i,j)=Piecewise(i,j-1)/p;elseif Piecewise(i,j-1)>=p&&Piecewise(i,j-1)<0.5Piecewise(i,j)=(Piecewise(i,j-1)-p)/(0.5-p);elseif Piecewise(i,j-1)>=0.5&&Piecewise(i,j-1)<1-pPiecewise(i,j)=(1-p-Piecewise(i,j-1))/(0.5-p);elseif Piecewise(i,j-1)>=1-p&&Piecewise(i,j-1)<1Piecewise(i,j)=(1-Piecewise(i,j-1))/p;endend
end

5 Logistic 映射

公式:

实现:

N: 种群的个数; dim: 维度; logistic: 混沌系数.

logistic=2.3;
Logistic=rand(N,dim);
for i=1:Nfor j=2:dimLogistic(i,j)=logistic.* Logistic(i,j-1).*(1-Logistic(i,j-1));end
end

6 Cubic 映射

公式:

实现:

N: 种群的个数; dim: 维度; cubic: 混沌系数.

cubic=2.3;
Cubic=rand(N,dim);
for i=1:Nfor j=2:dimCubic(i,j)=cubic.*Cubic(i,j-1).*(1-Cubic(i,j-1).^2);end
end

7 Chebyshev 映射

公式:

实现:

N: 种群的个数; dim: 维度; chebyshev: 混沌系数.

chebyshev=4;
Chebyshev=rand(N,dim);
for i=1:Nfor j=2:dimChebyshev(i,j)=cos(chebyshev.*acos(Chebyshev(i,j-1)));end
end

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matlab 实现常用的混沌映射(Tent, Sine, Sinusoidal, Piecewise, Logistic, Cubic, Chebyshev)

混沌映射

1 Tent 映射

2 Sine 映射

3 Sinusoidal 映射

4 Piecewise 映射

5 Logistic 映射

6 Cubic 映射

7 Chebyshev 映射

matlab 实现常用的混沌映射(Tent, Sine, Sinusoidal, Piecewise, Logistic, Cubic, Chebyshev)相关推荐

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