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基于改进克隆选择算法的统一混沌系统同步控制与参数辨识

石建平, 李培生, 刘国平

计算物理 2020, 37 (2): 240-252. DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8001

摘要（330）

HTML （4）

PDF （11947KB）（1546）

提出一种改进的克隆选择算法用于解决混沌系统的参数辨识问题.该算法利用抗体的高频变异和受体编辑两种机制有效平衡算法的全局探索与局部开发，并引入向精英抗体学习策略进一步提高算法的收敛质量.对10个优化问题的实验表明：所提出算法在求解精度、收敛速度以及稳定性方面具有更好的性能.以参数未知统一混沌系统的同步控制为研究对象，合理设计同步控制器，并对同步系统的稳定性进行理论分析.通过对同步比例因子的设置，实现统一混沌系统的完全同步、反同步、投影同步等多种同步方式.仿真实验结果表明该方法能够实现对未知系统参数的精确辨识以及驱动-响应系统的有效同步控制，验证了所提方法的可行性与有效性.

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基于混合群智能优化算法的混沌系统参数估计

石建平, 李培生, 刘国平

计算物理 2019, 36 (5): 621-630. DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.7909

摘要（323）

HTML （0）

PDF （5809KB）（1730）

混沌系统的未知系统参数估计是实现混沌控制和同步的首要问题，通过构造一个合理的适应度函数，可将其转化为一个多维搜索空间的优化问题.提出一种融合改进骨干粒子群算法与改进差分进化算法的混合群智能优化方法来解决上述优化问题.对骨干粒子群算法中的粒子位置更新机制以及差分进化算法中的变异操作、交叉操作、交叉概率因子的设计等进行改进，有效兼顾了种群的多样性与算法的收敛性.在此基础上，讨论骨干粒子群优化算法与差分进化的融合优化策略，实现两个算法的协同进化，进一步提高算法的综合优化性能.用6个基准测试函数以及Lorenz混沌系统为例进行仿真实验，结果表明该方法具有全局寻优能力强、收敛速度快、搜索精度高、稳健性好等优点.

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