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计算机工程

• 人工智能及识别技术 • 上一篇    下一篇

改进多种群差分进化算法的混沌系统参数估计

何廷年1,2,李晓红1,蒋 芸1   

  1. (1. 西北师范大学计算机科学与工程学院,兰州730070; 2. 北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875)
  • 收稿日期:2014-06-20 出版日期:2015-02-15 发布日期:2015-02-13
  • 作者简介:何廷年(1979 - ),男,讲师、博士研究生,主研方向:人工智能,计算机视觉;李晓红,讲师、硕士;蒋 芸,教授、博士。
  • 基金资助:

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Chaotic System Parameter Estimation of Improved Multi-swarm Differential Evolution Algorithm

HE Tingnian  1,2,LI Xiaohong  1,JIANG Yun  1   

  1. (1. College of Computer Science and Engineering,Northwest Normal University,Lanzhou 730070,China; 2. School of Information Science and Technology,Beijing Normal University,Beijing 100875,China)
  • Received:2014-06-20 Online:2015-02-15 Published:2015-02-13

摘要:

针对混沌系统参数估计的多峰寻优问题,提出一种改进的多种群差分进化算法。改进差分进化算法的变异操作,使其前期更适合全局性搜索,利用α 核心集对当前种群进行聚类,分别对聚类后的子群选用贪婪的差分变异算子完成深度搜索,比较所选取各子群的最优值,得到全局最优值作为是否结束搜索的判断依据,并将其应用到混沌系统参数估计中。实验结果表明,该算法对于多峰值、大空间的全局性参数估计在收敛速度、精度上优于混合量子进化算法、改进粒子群优化算法以及DE / best / 2 算法。

关键词: &alpha, 核心集, 差分进化, 混沌系统, 参数估计, 多种群

Abstract:

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Key words: &alpha, core set, Differential Evolution(DE), chaotic system, parameter estimation, multi-swarm

中图分类号: