混沌系統(tǒng)的未知系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)是實(shí)現(xiàn)混沌控制和同步的首要問(wèn)題,通過(guò)構(gòu)造一個(gè)合理的適應(yīng)度函數(shù),可將其轉(zhuǎn)化為一個(gè)多維搜索空間的優(yōu)化問(wèn)題.提出一種融合改進(jìn)骨干粒子群算法與改進(jìn)差分進(jìn)化算法的混合群智能優(yōu)化方法來(lái)解決上述優(yōu)化問(wèn)題.對(duì)骨干粒子群算法中的粒子位置更新機(jī)制以及差分進(jìn)化算法中的變異操作、交叉操作、交叉概率因子的設(shè)計(jì)等進(jìn)行改進(jìn),有效兼顧了種群的多樣性與算法的收斂性.在此基礎(chǔ)上,討論骨干粒子群優(yōu)化算法與差分進(jìn)化的融合優(yōu)化策略,實(shí)現(xiàn)兩個(gè)算法的協(xié)同進(jìn)化,進(jìn)一步提高算法的綜合優(yōu)化性能.用6個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)以及Lorenz混沌系統(tǒng)為例進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該方法具有全局尋優(yōu)能力強(qiáng)、收斂速度快、搜索精度高、穩(wěn)健性好等優(yōu)點(diǎn).

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【文章目錄】：
0 引言
1 粒子群優(yōu)化與差分進(jìn)化
    1.1 骨干PSO算法及改進(jìn)
    1.2 差分進(jìn)化及改進(jìn)
    1.3 BBPSO與DE的融合
    1.4 算法步驟
2 混沌系統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)
3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    3.1 基準(zhǔn)函數(shù)測(cè)試
    3.2 混沌系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)仿真
4 結(jié)論



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