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基于混合交叉进化算法的混沌系统参数估计

龙文 焦建军

基于混合交叉进化算法的混沌系统参数估计

龙文, 焦建军
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-08-24
  • 修回日期:  2012-06-05
  • 刊出日期:  2012-06-05

基于混合交叉进化算法的混沌系统参数估计

  • 1. 贵州财经学院, 贵州省经济系统仿真重点实验室, 贵阳 550004;
  • 2. 贵州财经学院数学与统计学院, 贵阳 550004
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号: 61074069, 10961008)、 贵州省教育厅自然科学研究培养项目(批准号: 2010027) 和贵州财经学院引进人才科研启动基金 资助的课题.

摘要: 提出一种混合交叉进化算法 来估计混沌系统的未知参数. 首先通过构造一个适当的适应度函数, 将混沌系统的参数估计问题转化为一个多维的优化问题. 在混合交叉进化算法中, 利用佳点集方法初始化种群, 增加了算法的稳定性和全局搜索能力. 在进化过程中, 混合交叉操作既能指导种群个体向最优解子空间靠近, 又能提高算法跳出局部最优的能力, 从而协调了算法的勘探和开采能力. 以几个标准测试函数和典型的Lorenz混沌系统为例进行仿真实验, 结果表明了该方法的有效性.

English Abstract

参考文献 (17)

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