三種全局優(yōu)化算法的研究及其應(yīng)用.pdf

1、本文研究了三種全局優(yōu)化算法并將它們應(yīng)用子直流電機(jī)非線性系統(tǒng)模型辨識(shí)和TSP問(wèn)題中，全局優(yōu)化算法具有很強(qiáng)的搜索能力可以很容易跳出優(yōu)化問(wèn)題的局部極值，極大地提高了優(yōu)化性能和搜索效率。本論文內(nèi)容主要包括三種全局優(yōu)化算法的工作原理和應(yīng)用前景、基于遺傳算法和單純形法的直流電機(jī)非線性模型參數(shù)辨識(shí)、改進(jìn)混沌優(yōu)化算法及其在電機(jī)非線性模型參數(shù)辨識(shí)中的應(yīng)用和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在TSP問(wèn)題中的應(yīng)用。 全局優(yōu)化算法是隨著組合優(yōu)化問(wèn)題等一批復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的提出而

2、逐漸涌現(xiàn)出來(lái)的，并在工程、管理等諸多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本文前兩章主要介紹全局優(yōu)化算法的發(fā)展歷史、特點(diǎn)、研究現(xiàn)狀和研究前景，并且介紹三種具有代表性的全局優(yōu)化算法，包括遺傳算法、混沌優(yōu)化算法和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法。 對(duì)傳統(tǒng)直流電機(jī)非線性模型進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)所存在的問(wèn)題，第三章提出一種基于全局優(yōu)化算法的菲線性系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)的方法，充分利用遺傳算法的全局尋優(yōu)特性和單純形法快速的收斂性，通過(guò)獲取充分激勵(lì)的實(shí)際系統(tǒng)運(yùn)行的輸入輸出數(shù)據(jù)，辨識(shí)出包括非

3、線性摩擦力在內(nèi)的直流電機(jī)所有的模型參數(shù)。獲取系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行的輸入輸出數(shù)據(jù)，分別驗(yàn)證電機(jī)運(yùn)行于死區(qū)、飽和區(qū)和線性區(qū)時(shí)，辨識(shí)模型的精度。 針對(duì)傳統(tǒng)混沌優(yōu)化算法所存在的收斂速度慢、搜索精度不夠高等問(wèn)題，本文第四章提出一種基于最優(yōu)點(diǎn)集的變尺度混沌優(yōu)化策略，通過(guò)不斷地縮小優(yōu)化變量的搜索空間，逐漸提高搜索的精度，從而高效地搜索到優(yōu)化問(wèn)題的全局最優(yōu)點(diǎn)，并將此改進(jìn)算法應(yīng)用于直流電機(jī)非線性系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)中，以驗(yàn)證這種算法的優(yōu)化性能和效率。 T