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基于混合生物地理优化的混沌系统参数估计

林剑 许力

基于混合生物地理优化的混沌系统参数估计

林剑, 许力
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  • 混沌系统的参数估计本质上是多维参数的优化问题. 结合和声搜索方法和对立学习机理, 提出一种混合生物地理优化算法, 用于解决混沌系统的参数估计问题. 利用对立学习机理增加初始群体的多样性, 并引入和声搜索以增强局部寻优能力, 从而提升整体寻优性能. 以典型混沌系统为例进行了未知参数估计的数值仿真, 结果验证了所提出混合生物地理优化方法的有效性和鲁棒性.
    • 基金项目: 国家自然科学基金专项基金 (批准号: 61142005) 资助的课题.
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    Khorram E, Jaberipour M 2011 Energ. Convers. Manage 52 1550

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出版历程
  • 收稿日期:  2012-07-13
  • 修回日期:  2012-09-03
  • 刊出日期:  2013-02-05

基于混合生物地理优化的混沌系统参数估计

  • 1. 浙江大学电气工程学院, 杭州 310027;
  • 2. 杭州电子科技大学新闻出版学院, 杭州 310018
    基金项目: 

    国家自然科学基金专项基金 (批准号: 61142005) 资助的课题.

摘要: 混沌系统的参数估计本质上是多维参数的优化问题. 结合和声搜索方法和对立学习机理, 提出一种混合生物地理优化算法, 用于解决混沌系统的参数估计问题. 利用对立学习机理增加初始群体的多样性, 并引入和声搜索以增强局部寻优能力, 从而提升整体寻优性能. 以典型混沌系统为例进行了未知参数估计的数值仿真, 结果验证了所提出混合生物地理优化方法的有效性和鲁棒性.

English Abstract

参考文献 (17)

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