改进遗传算法在非线性变参数估计中的应用

被引:4
作者
高铁红
李冲宵
韩彦芳
陶媚
机构
[1] 河北工业大学机械学院
[2] 秦皇岛恒安电子工程有限公司
关键词
遗传算法; 非线性系统; 参数估计; 实数编码;
D O I
10.16337/j.1004-9037.2002.03.008
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
针对解决非线性系统模型变参数估计问题要求运算速度快、效率高的情况 ,提出了实数编码遗传算法的改进算法 ,即分阶段设置收敛判断条件及择优操作等操作步骤。分阶段设置收敛判断条件是指在交叉操作完成之后增加了判断是否收敛的操作步骤 ;择优操作是指用交叉操作后形成的解群中的的适应值最大的优秀个体替代适应值最小的最差个体 ,使参加变异的优秀个体数目增加 ,使得算法在优秀个体局部邻域内的搜索机会增加。通过实例对改进算法与原算法的运算性能进行了比较 ,收敛速度平均提高了 2~ 3倍。实验结果表明 ,改进算法对提高遗传算法的运算速度是可行和有效的。
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