針對(duì)人工蜂群算法存在的收斂速度慢,易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題,提出一種結(jié)合遺傳算法的交叉算子,并在算法后期引入高斯變異和混沌擾動(dòng)的改進(jìn)人工蜂群算法。為驗(yàn)證改進(jìn)算法的性能和有效性,用典型測(cè)試函數(shù)進(jìn)行對(duì)比測(cè)試,并將改進(jìn)算法應(yīng)用于非線性傳遞函數(shù)模型的參數(shù)辨識(shí)中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的算法收斂速度快,收斂精度高,辨識(shí)效果好。

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【文章目錄】：
1 人工蜂群算法原理
2 基于交叉、變異和混沌擾動(dòng)的全局人工蜂群算法（CGC-
    2.1 交叉操作
    2.2 高斯變異和混沌擾動(dòng)
        2.2.1 高斯變異
        2.2.2 混沌搜索
3 實(shí)驗(yàn)仿真與分析
    3.1 經(jīng)典函數(shù)的數(shù)值優(yōu)化實(shí)驗(yàn)與分析
    3.2 非線性系統(tǒng)模型辨識(shí)
4 結(jié)束語(yǔ)



本文編號(hào)：3783412