文章 "混沌优化算法（COA）：续篇"

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新文章 混沌优化算法（COA）：续篇已发布：

我们继续对混沌优化算法进行讲解。本文第二部分将介绍该算法实现的实操细节、测试过程及相关结论。

在上一篇文章中，我们介绍了混沌优化方法，并分析了算法中包含的部分核心方法。在本文中，我们将完成剩余方法的解析，并直接进入算法在测试函数上的验证环节。 

在本次实现中，混沌优化方法通过确定性混沌遍历解空间。其核心原理是使用三种不同的混沌映射（逻辑映射、正弦映射、帐篷映射）生成具备伪随机性与遍历性的序列。算法分为三个阶段执行：初始混沌搜索、基于加权梯度法的解优化、自适应缩小范围的最终局部搜索。

我想重点展示一下算法运行的可视化效果：多种搜索方式的组合产生了别具一格的视觉表现。

作者：Andrey Dik

[Jesus Manzur]

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已发表文章《混沌优化算法（COA）：继续》：

作者：安德烈-迪克

令人惊讶的是，当不同的方法结合在一起时，会产生一种像老式电视机一样的静态，就像她在某种程度上显示出一种 "噪音 "或混沌，而这种 "噪音 "或混沌仍然记录在是中，必须由敏感性决定的小的初始变化最终完全改变最终结果的相同事实，事实上，我们是微不足道的，非常好的文章。

[Andrey Dik]

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