【摘 要】
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针对人工蜂群算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,提出一种结合遗传算法的交叉算子,并在算法后期引入高斯变异和混沌扰动的改进人工蜂群算法。为验证改进算法的性能
【机 构】
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东南大学能源与环境学院能源信息自动化系
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针对人工蜂群算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,提出一种结合遗传算法的交叉算子,并在算法后期引入高斯变异和混沌扰动的改进人工蜂群算法。为验证改进算法的性能和有效性,用典型测试函数进行对比测试,并将改进算法应用于非线性传递函数模型的参数辨识中。实验结果表明,改进的算法收敛速度快,收敛精度高,辨识效果好。
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