分析了粒子群优化算法的收敛性,指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小, 粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力;提出混沌粒子群优化算法, 该算法在满足收敛性的条件下利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性, 将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力.实验结果表明混沌粒子群优化算法是有效的,与粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火相比,特别是针对高维、多模态函数优化问题取得了明显改善.

针对现代物流配送路径优化中物流成本控制、配送效率和计算效率提高等问题，提出了一种基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法。通过分析现代物流配送特点和配送路径优化影响因素，建立综合反映配送效率、成本、客户需求等因素的物流配送指标体系；依据物流配送指标体系，基于信息熵建立综合考虑主观和客观因素的物流配送路径优化问题的目标函数；最后为提高计算搜索效率提出一种基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法，并进行仿真验证。通过实例仿真表明，基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法可以有效解决物流配送路径选择问题。

完整代码，可直接运行

matlab的欧拉方法代码467混沌理论 此仓库中的代码是使用混沌进行数据加密和安全通信的论文的一部分。 本文本身包含在此处，代码仅在此处提供参考。 它适应了我们的特定需求。 驱动图像加密方案（欧拉方法） lorenz_demo.m lorenz_solver.m lorenz_driver.m 系统同步和信号屏蔽（欧拉方法） 遮罩 masking_helper.m 信号掩蔽和二进制波（Runge Kutta） 洛伦兹 eval_U.m eval_V.m eval_W.m RKmethodReceiver.m RKmethodTransmitter.m Lyapunov指数绘图仪 lyapunov_lorenz.m 当前代码的作者 | GodGOD-MATLAB论坛 亚历山德罗斯·列昂蒂西斯（Alexandros Leontitsis） | 教育部门; 约阿尼纳大学 埃里克·桑德（Eric Sund），詹姆斯·安德鲁斯（James Andrews） | 西蒙弗雷泽大学数学系 牛津大学和Chebfun开发人员

针对标准粒子群算法寻优精度不高、易出现早熟收敛等缺陷, 提出一种自适应混沌移民变异粒子群算法IPSO。该算法通过引入基因距离来反映粒子间合作与竞争的隐性知识, 使粒子种群的多样性得到量化, 采取自适应混沌移民变异策略对陷入聚集区域的粒子进行处理, 使之获得继续搜索的能力, 从而防止算法过早陷入局部最优。仿真结果表明, IPSO算法在PID控制器参数寻优问题上具有遗传算法和标准粒子群算法无法比拟的优势。

只是搞乱了三个身体的问题。 三颗有引力的行星以混乱的方式相互移动

布谷鸟搜索(Cuckoo Search，CS)算法高效简单，但在求解复杂问题时收敛效率较低。为提高CS算法的寻优精度和收敛速度，提出了一种基于精英反向学习的混沌扰动布谷鸟搜索算法(CH-EOBCCS).该算法引入精英个体，通过精英个体反向学习生成精英反向解，从当前解和精英反向解中挑选优异个体作为下一代种群，同时，在迭代中对鸟巢位置采用混沌扰动策略，扩大种群多样性，有效的提高了算法全局搜索能力和搜索精度.通过8个标准测试函数对比实验，结果表明加入混沌扰动的精英反向学习布谷鸟搜索算法具有较强的搜索能力和较高的

基于分数阶时延混沌神经网络,提出了一种新的图像加密算法:利用混沌系统产生秘钥流,把时延和分数阶导数嵌入到秘钥系统中以增加算法的安全性;用像素异或和置换相结合的方法对原始图像进行加密。通过对加密后图像各像素的水平垂直相关性、信息熵、游程统计、灰度变化平均值、直方图均衡度、密钥灵敏度等数据的详细分析,验证了该加密算法的安全性和有效性。

混沌映射logistic 模型自相关图 ，这个是matlab源程序，本人演示正常通过

人工智能-机器学习-柔性冗余度机器人中的混沌研究.pdf