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一种改进的遗传算法在系统参数辨识中的应用

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文章分析了传统遗传算法存在的缺陷,以及它们产生的原因,提出了解决这些缺陷的方法.该文通过合理选择编码方式,改进初始种群选择策略、复制、交叉和变异策略得到一种综合的改进遗传算法,并将其应用于模型参数辨识.实验证明用基于排序法的新的选择算子和多个交叉、变异概率,能有效维持种群的多样性,克服算法早熟现象.在对下一代个体的选择中用到精英保留策略和模拟小生境方法,有效加快了收敛速度.同时在系统辨识的过程中,本文结合先验知识,对模型阶次的辨识进行指导,从而大大的提高了搜索速度。

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来源
《’05全国仿真技术学术会议》|2005年|254-257|共4页
会议地点西宁
作者
孙海蓉; 付婧娇; 王立志; 韩璞;
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作者单位

中国计算机用户协会;

国防科技大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类最优化的数学理论;系统辨识;算法理论;
关键词
遗传算法; 系统辨识; 算法理论; 变异概率; 模拟小生境; 精英保留策略;

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