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基于混合生物地理优化的混沌系统参数估计
混沌系统的参数估计本质上是多维参数的优化问题.论文结合和声搜索方法和对立学习机制提出一种混合生物地理优化算法,用以解决混沌系统的参数估计问题.利用对立学习机制增加初始群体的多样性,并引入和声搜索以增强局部寻优能力, 从而提升整体寻优性能.以典型混沌系统为例进行了未知参数估计的数值仿真,结果验证了所提出混合生物地理优化方法的有效性和鲁棒性.
2021-02-21 19:11:26
128KB
混沌系统
生物地理优化
参数估计
和声搜索
1
现有的LSSVM工具箱,自带PSO优化,参数无需调整
现有的LSSVM工具箱,自带PSO优化,参数无需调整,Matlab编写的人工蜂群算法代码,含详细注释和测试函数,简短易懂,执行顺畅。可用于解决无约束优化问题。
2019-12-21 22:10:04
119KB
pso
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