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反向烟花算法及其应用研究
【作者】 李浩 柏鹏 张辉 金宏斌 薛俊杰 空军工程大学装备发展与应用研究中心 西安710051 中国人民解放军空军预警学院预警情报系 武汉430019
【关键词】 反向学习 烟花算法 混沌控制 参数辨识
【摘要】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。
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