局部路径规划算法搜索等算法在什么书可以看到？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-03-14 06:59 标签： matlab局部搜索算法
鉴于混沌的遍历性特征，不少人结合了混沌对进行改进，目前提出的混沌差分进化算法可以分为3类：
① 用混沌的方法改变DE的2个参数，即缩放因子F和交叉因子CR；
② 用混沌的方法产生变异个体 ；
③ 是用混沌的方法产生初始种群和子群体。
这里描述的混沌局部搜索策略的差分进化算法属于另外一种类型，可以称之为混沌局部搜索方法。这种方法就是用差分进化算法找出每一代中的最佳个体，然后在最佳个体附近用混沌的方法进行一定次数的局部搜索。
采用的混沌系统为:
y(t+1) = sin( 2/y(t) )
-1≤y(t)≤1
混沌局部搜索策略的差分进化算法的原理是：在每一代中用DE/best/2/bin搜索到最佳个体Xbest，在Xbest的附近再进行M次混沌搜索，得到M个个体，找出M个个体中适应度最佳的个体Xbest’，若Xbest’适应度比Xbest更优，则更新Xbest[这里也可以随机取代种群中的某个个体]。在Xbest附近进行混沌搜索用公式：
Xk = Xbest + y(t)
这里也可以看出与中提出的局部搜索公式形式是一致的，只是原来的是使用正态分布的随机数，而这里应用的是混沌产生的随机数。因此我们也可以考虑融合这两局部搜索策略，这里不作深入。
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