基于融合Sine混沌和分段权值的优化算法求解单目标优化问题

基于融合Sine混沌和分段权值的优化算法求解单目标优化问题

本文介绍一种新型的优化算法——基于融合Sine混沌和分段权值的优化算法，可以用于求解单目标优化问题。该算法结合了Sine混沌序列的随机性和分段权值策略，有效地解决了传统优化算法对初始值依赖性大和易陷入局部最优解等问题。

算法步骤：

1. 初始化参数，包括混沌运动方程参数、目标函数以及优化问题参数等。

2. 生成Sine混沌序列，作为初始搜索点，并采用分段权值策略确定每个搜索点的权值。

3. 进行目标函数的计算，根据目标函数值及权值得到当前搜索点的适应度值。

4. 根据选择概率，进行轮盘赌法选择，即根据适应度值选取下一个搜索点。

5. 判断是否满足终止条件，若满足则输出当前最优解；否则返回步骤2继续迭代。

MATLAB代码实现：

% 参数初始化
par.xmax = 2; 
par.xmin = -2; 
par.I = 15;
par.N = 50; 
par.m = 1500; 
par.G = 200; 
par.Cr = 0.9; 
par.F = 0.6;

% Sine混沌序列生成
s = 20;
x(1) = 0.5327;
for i = 2:par.m
    x(i) = sin(s*x(i-1))^2;
end

% 分段权值策略确定权值
w = zeros(par.N, 1);
for i = 1:par.N
    if i <= 15
        w(i,