發(fā)布時(shí)間：2021-06-13 05:36

　　混沌系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)是混沌系統(tǒng)同步與控制的基礎(chǔ)性問(wèn)題,通過(guò)構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)可以將它抽象為連續(xù)多維優(yōu)化問(wèn)題,并通過(guò)啟發(fā)式算法求解.飛鼠搜索算法（SSA）是一種新型啟發(fā)式優(yōu)化算法,已經(jīng)被很多研究者驗(yàn)證是一種用于解決單模態(tài)、多模態(tài)和多維優(yōu)化問(wèn)題非常有效的算法.根據(jù)文獻(xiàn)資料,研究者已經(jīng)將飛鼠搜索算法應(yīng)用到很多領(lǐng)域,但是將飛鼠搜索算法應(yīng)用到混沌與超混沌系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)問(wèn)題的研究中還是首次.然而原始飛鼠搜索算法估計(jì)混沌與超混沌系統(tǒng)參數(shù)并不理想,表現(xiàn)出過(guò)早收斂、收斂過(guò)慢、收斂到錯(cuò)誤方向等特點(diǎn),使得尋優(yōu)速度慢、精度低.本文借鑒進(jìn)化思想不斷提高飛鼠種群質(zhì)量,并使用差分方法替代出現(xiàn)捕食者的情況下飛鼠位置的隨機(jī)更新,使用Levy飛行并通過(guò)邏輯斯蒂混沌映射方法多樣化滑行距離等,形成了原始飛鼠搜索算法的改進(jìn)版本,命名為改進(jìn)飛鼠搜索算法（ISSA）.使用改進(jìn)飛鼠搜索算法估計(jì)五種經(jīng)典的混沌與超混沌系統(tǒng)的參數(shù),與原始飛鼠搜索算法（SSA）、粒子群算法（PSO）、花朵授粉算法（FPA）、差分進(jìn)化算法（DE）進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)飛鼠搜索算法搜索最優(yōu)解的速度更快、精度更高. 

【文章來(lái)源】：蘭州大學(xué)甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：54 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

飛鼠滑行受力分析圖

蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文改進(jìn)飛鼠搜索算法在混沌與超混沌系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用2.2.5滑行距離的空氣動(dòng)力學(xué)圖2.1:飛鼠滑行受力分析圖當(dāng)飛鼠在樹(shù)與樹(shù)之間進(jìn)行滑行時(shí),滑行機(jī)制可以用一個(gè)簡(jiǎn)單的模型描述[47],如圖2.1.飛鼠滑行產(chǎn)生的空氣浮力L和阻力D的合力R,其大小與松鼠的重力大小相等,方向相反,然后合力R為松鼠提供了恒定的速度沿著一條直線路徑滑行.圖2.2:飛鼠滑行模型示意圖如圖2.2所示,當(dāng)一只飛鼠正以穩(wěn)定的速度滑行時(shí),空氣浮力與阻力比值遵循以下式子:=1tan,(2.7)10

蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文改進(jìn)飛鼠搜索算法在混沌與超混沌系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用L表示空氣浮力,D表示空氣阻力,是滑行角度.飛鼠翼膜所受到的空氣浮力L與阻力D可以用下面兩個(gè)式子表示:=(12)2,(2.8)=(12)2,(2.9)其中,=1.2043,表示空氣密度.=5.251,表示飛鼠滑行速度.=1542,表示飛鼠與空氣接觸的表面積.滑行角度可以用下面式子得到:=arctan(),(2.10)滑行距離用下面這個(gè)式子計(jì)算:=(tan*),(2.11)=8是飛鼠完成滑行后下降的距離.飛鼠通過(guò)控制提升力和阻力的比例,改變滑行的距離.0.675≤≤1.5,是提升因子,取[0.675,1.5]之間隨機(jī)數(shù).=0.6,是阻力因子.是縮放因子,通過(guò)調(diào)節(jié)縮放因子可以均衡算法的局部搜索能力與全局搜索能力.文獻(xiàn)[59]在基準(zhǔn)函數(shù)上進(jìn)行多次數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn),=18效果最好,此時(shí)0.5≤≤1.11.可以看出滑行距離是隨機(jī)的,它本質(zhì)上是一個(gè)均勻分布,均勻分布的上下界受參數(shù)影響,如圖2.3和圖2.4.圖2.3:飛鼠滑行距離與提升因子關(guān)系圖11

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Parameters identification of chaotic systems based on artificial bee colony algorithm combined with cuckoo search strategy[J]. DING ZhengHao,LU ZhongRong,LIU JiKe.  Science China（Technological Sciences）. 2018(03)



本文編號(hào)：3227104