【摘 要】
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为了克服模型降阶问题参数多且易陷入局部最优值的缺点，借鉴社会网络中的小世界原理，提出了基于十进制编码策略的局部短连接和随机长连接搜索算子，进而构造了一种十进制编码的小
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院,西安交通大学公共管理与复杂性科学研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70671083,50505034)
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为了克服模型降阶问题参数多且易陷入局部最优值的缺点，借鉴社会网络中的小世界原理，提出了基于十进制编码策略的局部短连接和随机长连接搜索算子，进而构造了一种十进制编码的小世界优化算法（DSWA）。对稳定和非稳定线性系统的模型降阶优化进行了试验，验证了DSWA算法求解的可行性和有效性。区间固定与区间动态扩展策略的对比结果表明，采用区间动态扩展策略要优于区间固定策略，且DSwA算法能在一定程度上克服陷入局部最优值的问题。此外，通过对比所得优化模型与原始模型之间的误差值、时频域响应曲线等，表明采用DSWA算法得到的
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