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An improved real-coded genetic algorithm for parameters estimation of nonlinear systems

机译：非线性系统参数估计的一种改进的实编码遗传算法

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摘要

This paper presents a searching method for parameters estimation of nonlinear system by using a modified real-coded genetic algorithm (GA). It is well known that GA method is an optimal or near-optimal search technique borrowing the concepts from biological evolutionary theory. The ordinary form of GA used for solving a given optimization problem is a binary encoding during operating procedures. However, in the real applications a real-valued encoding is usually used and is easy to directly implement the programming operations. Thus, in this paper we develop a multi-crossover real-coded GA and utilize it to estimate the parameters of nonlinear process systems, even though those have the term of the time delay or are not linear in the parameters. The effectiveness of the proposed algorithms is compared with different evolutionary algorithms. Simulation results of two kinds of process systems will be illustrated to show that the more accurate estimations can be achieved by using our proposed method.
机译：本文提出了一种基于改进的实编码遗传算法的非线性系统参数估计搜索方法。众所周知，遗传算法是一种借鉴了生物进化理论的概念的最优或接近最优的搜索技术。用于解决给定优化问题的GA的普通形式是操作过程中的二进制编码。但是，在实际应用中，通常使用实值编码，并且易于直接实现编程操作。因此，在本文中，我们开发了一个多交叉实编码遗传算法，并利用它来估计非线性过程系统的参数，即使这些参数具有时间延迟项或参数中不是线性的。将所提算法的有效性与不同的进化算法进行了比较。两种过程系统的仿真结果将被说明，以表明使用我们提出的方法可以实现更准确的估计。

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