發(fā)布時(shí)間：2023-02-27 20:33

　　針對(duì)引力搜索算法存在的易陷入局部最優(yōu)、精度有待提高等問(wèn)題,提出一種Tent混沌和變鄰域局部搜索優(yōu)化的引力搜索算法。首先改進(jìn)Tent混沌,利用其遍歷均勻性、隨機(jī)性初始化種群,增強(qiáng)算法的全局搜索能力;然后改進(jìn)粒子速度和引力系數(shù)公式,加快算法的收斂速度;最后設(shè)計(jì)一種基于萊維飛行的變鄰域局部搜索策略,引導(dǎo)種群脫離局部最優(yōu),提高尋優(yōu)精度。仿真結(jié)果顯示,新算法能有效地抑制局部最優(yōu),相較其他測(cè)試算法有更好的尋優(yōu)精度和穩(wěn)定性。利用新算法優(yōu)化徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)非線性系統(tǒng)的辨識(shí)結(jié)果證明,改進(jìn)后的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比標(biāo)準(zhǔn)徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備更好的模型逼近能力和泛化水平。

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
1 Tent混沌和變鄰域局部搜索優(yōu)化的引力搜索算法
    1.1 引力搜索算法
    1.2 改進(jìn)Tent混沌
    1.3 基于萊維飛行的變鄰域局部搜索策略
    1.4 改進(jìn)粒子速度更新策略
    1.5 改進(jìn)引力系數(shù)公式
    1.6 TVL-GSA算法流程
    1.7 基準(zhǔn)函數(shù)測(cè)試
2 TVL-GSA對(duì)非線性系統(tǒng)辨識(shí)的應(yīng)用
    2.1 基于TVL-GSA優(yōu)化徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.2 辨識(shí)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    2.3 辨識(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3 結(jié)束語(yǔ)



本文編號(hào)：3751397