【摘 要】
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为了对分数阶超混沌系统中的未知参数进行准确估计,提出一种量子混沌粒子群优化算法(Quantum chaos particle swarm optimization,QCPSO).该算法通过对量子粒子群优化算法(Qu
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,中国科学院广州地球化学研究所,中国科学院大学,中国科学院广州电子技术研究所,山西大学大数据科学与产业研究院
【基金项目】
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中国科学院西部之光基金(No.2011180)
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为了对分数阶超混沌系统中的未知参数进行准确估计,提出一种量子混沌粒子群优化算法(Quantum chaos particle swarm optimization,QCPSO).该算法通过对量子粒子群优化算法(Quantum behaved particle swarm optimization,QPSO)的实现机理进行分析,并结合量子纠缠与混沌系统之间的相关性而实现.首先,将量子势阱中心视为混沌吸引子围绕的不动点,处于吸引子外部的粒子会逐渐聚集于吸引子之内,而处于吸引子内部的粒子会出现快速分离扩散的现象;然后,采用基于随机映射的粒子更新机制,充分保证混沌粒子的初值多样性;最后,提出了基于不动点中心的尺度自适应策略,解决了算法后期的搜索停滞问题.运用QCPSO算法对典型分数阶超混沌系统参数进行估计,结果表明,该算法在收敛速度与精度上优于改进的差分进化算法、自适应人工蜂群算法以及改进的量子粒子群优化算法.
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