西安交通大学学报
西安交通大學學報
서안교통대학학보
Journal of Xi'an Jiaotong University
2015年
11期
82-88
,共7页
李浩%柏鹏%张辉%金宏斌%薛俊杰
李浩%柏鵬%張輝%金宏斌%薛俊傑
리호%백붕%장휘%금굉빈%설준걸
反向学习%烟花算法%混沌控制%参数辨识
反嚮學習%煙花算法%混沌控製%參數辨識
반향학습%연화산법%혼돈공제%삼수변식
backward learning%fireworks algorithm%chaotic control%parameter identification
针对烟花算法性能提升瓶颈和收敛速度较慢的问题,通过引入反向学习策略,提出了一种自适应反向学习算子,并进行了相关收敛性理论证明.通过反向学习算子与烟花算法相结合,构建了反向烟花算法组,并通过典型测试函数进行仿真实验.结果表明:在相同实验设置下,反向烟花算法可在原算法寻优性能上至少提升10-2精度,并加快了收敛速度.针对混沌同步与控制系统中常见的参数辨识问题,以混沌同步控制中Lorenz混沌系统参数辨识问题为应用背景,通过实验仿真,验证了反向烟花算法可用于混沌控制系统参数估计,与现有方法相比较,估计误差低至10-11,具有较高的估计精度,是一种新的有效的混沌控制系统参数估计方法,拓展了算法工程应用的范围.
針對煙花算法性能提升瓶頸和收斂速度較慢的問題,通過引入反嚮學習策略,提齣瞭一種自適應反嚮學習算子,併進行瞭相關收斂性理論證明.通過反嚮學習算子與煙花算法相結閤,構建瞭反嚮煙花算法組,併通過典型測試函數進行倣真實驗.結果錶明:在相同實驗設置下,反嚮煙花算法可在原算法尋優性能上至少提升10-2精度,併加快瞭收斂速度.針對混沌同步與控製繫統中常見的參數辨識問題,以混沌同步控製中Lorenz混沌繫統參數辨識問題為應用揹景,通過實驗倣真,驗證瞭反嚮煙花算法可用于混沌控製繫統參數估計,與現有方法相比較,估計誤差低至10-11,具有較高的估計精度,是一種新的有效的混沌控製繫統參數估計方法,拓展瞭算法工程應用的範圍.
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