【摘 要】
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混沌系统参数估计是混沌系统同步与控制的基础性问题,通过构造适应度函数可以将它抽象为连续多维优化问题,并通过启发式算法求解.飞鼠搜索算法(SSA)是一种新型启发式优化算法
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混沌系统参数估计是混沌系统同步与控制的基础性问题,通过构造适应度函数可以将它抽象为连续多维优化问题,并通过启发式算法求解.飞鼠搜索算法(SSA)是一种新型启发式优化算法,已经被很多研究者验证是一种用于解决单模态、多模态和多维优化问题非常有效的算法.根据文献资料,研究者已经将飞鼠搜索算法应用到很多领域,但是将飞鼠搜索算法应用到混沌与超混沌系统参数估计问题的研究中还是首次.然而原始飞鼠搜索算法估计混沌与超混沌系统参数并不理想,表现出过早收敛、收敛过慢、收敛到错误方向等特点,使得寻优速度慢、精度低.本文借鉴进化思想不断提高飞鼠种群质量,并使用差分方法替代出现捕食者的情况下飞鼠位置的随机更新,使用Levy飞行并通过逻辑斯蒂混沌映射方法多样化滑行距离等,形成了原始飞鼠搜索算法的改进版本,命名为改进飞鼠搜索算法(ISSA).使用改进飞鼠搜索算法估计五种经典的混沌与超混沌系统的参数,与原始飞鼠搜索算法(SSA)、粒子群算法(PSO)、花朵授粉算法(FPA)、差分进化算法(DE)进行比较,实验表明改进飞鼠搜索算法搜索最优解的速度更快、精度更高.
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