利用改进遗传算法的参数估计

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基于极大似然法的参数估计实质上是一个复杂的非线性优化问题,传统的优化方法计算效率较低且容易陷入局部极值.而遗传算法是一种有导向的随机搜索方法,能以较大的概率收敛到全局最优解.本文将单纯形法引入到并行遗传算法中,提出了一种改进的遗传算法,可以有效地提高算法的收敛速度、防止搜索过程中的早熟现象.应用于系统初始状态未知时的参数估计问题,获得了满意的结果.
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