【摘 要】
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针对混沌系统模型未知参数进行估计,提出了一种多机制混合的象群算法.对于象群算法收敛慢,精度低,难以跳出局部最优的缺陷,采用混沌初始化能够增加群体的多样性,避免陷入局部
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,大连理工大学控制科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61863034)
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针对混沌系统模型未知参数进行估计,提出了一种多机制混合的象群算法.对于象群算法收敛慢,精度低,难以跳出局部最优的缺陷,采用混沌初始化能够增加群体的多样性,避免陷入局部极值;Z型变化的尺度因子和全局最优解来增强其搜索能力,并采用自适应反向学习增加算法进化群体的多样性,提高局部搜索能力,以更高的精度逼近全局最优个体.通过测试函数求解表明改进的算法在寻优精度和稳定性要优于象群算法、正余弦算法、鲸鱼算法、多向宇宙优化算法.最后对两个混沌系统进行参数估计,验证了改进算法有较强的寻优精度,速度和稳定性.
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