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基于量子并行粒子群优化算法的分数阶混沌系统参数估计

黄宇 刘玉峰 彭志敏 丁艳军

基于量子并行粒子群优化算法的分数阶混沌系统参数估计

黄宇, 刘玉峰, 彭志敏, 丁艳军
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-03-27
  • 修回日期:  2014-09-02
  • 刊出日期:  2015-02-05

基于量子并行粒子群优化算法的分数阶混沌系统参数估计

  • 1. 清华大学热能系, 电力系统与发电设备控制与仿真国家重点实验室, 北京 100084;
  • 2. 华北电力大学控制与计算机工程学院, 保定 071003
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号: 51206086, 51176085)和中央高校基本科研业务费专项资金(批准号: 12MS117)资助的课题.

摘要: 分数阶混沌系统参数估计的本质是多维参数优化问题, 其对于实现分数阶混沌控制与同步至关重要. 提出一种基于量子并行特性的粒子群优化新算法, 用于解决分数阶混沌的系统参数估计问题. 利用量子计算的并行特性, 设计出了一种新的量子编码, 使每代运算的可计算次数呈指数增加. 在此基础上, 构建了由量子当前旋转角、个体最优旋转角和全局最优旋转角共同组成的粒子演化方程, 以约束粒子在量子空间中的运动行为, 使算法的搜索能力得到了较大提高. 以分数阶Lorenz混沌系统和分数阶Chen混沌系统的参数估计为例, 进行了未知参数估计的数值仿真, 结果显示本算法具有良好的有效性、鲁棒性和通用性.

English Abstract

参考文献 (19)

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