【摘 要】
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针对基于Levenberg-Marquardt方法辨识黄酒发酵过程模型参数时易陷入局部最优,收敛速度慢,很难准确获取具有强泛化能力的模型参数的问题,提出了一种具有莱维飞行机制和柯西变
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,轻工过程控制教育部重点实验室（江南大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(21706096),江苏省自然科学基金青年项目(BK20160162),江苏省博士后科研项目(1601009A),第62批中国博士后科学基金面上资助(2017M621627)
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针对基于Levenberg-Marquardt方法辨识黄酒发酵过程模型参数时易陷入局部最优,收敛速度慢,很难准确获取具有强泛化能力的模型参数的问题,提出了一种具有莱维飞行机制和柯西变异的蚁狮优化算法(ant lion optimization with Levy flight and Cauchy mutation,LCALO),该算法采用基于莱维飞行和柯西变异来解决这类问题。莱维飞行可以提高算法的全局搜索能力,而柯西变异有助于避免陷入局部最优。结果表明,相比于遗传算法、粒子群算法和蚁狮算法,LCALO的
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