【摘 要】
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提出一种带扰动算子的量子行为粒子群优化算法,将其用于求解对流-扩散反问题中的估计随时间变化的污染源问题。污染源是时变函数,问题归结为函数估计问题(function estimatio
【机 构】
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江南大学田家炳教育科学学院,江南大学电气自动化研究所,
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提出一种带扰动算子的量子行为粒子群优化算法,将其用于求解对流-扩散反问题中的估计随时间变化的污染源问题。污染源是时变函数,问题归结为函数估计问题(function estimation problem)。为了将反问题转化为优化问题,我们采用了非线性最小二乘模型。考虑到采样数据可能存在噪声,Tikhonov正则化方法用来取得稳定解,L-curve方法用来求得正则参数。仿真结果表明:带扰动算子的量子粒子群算法明显优于传统量子粒子群算法,能够帮助粒子从局部最优中跳出来。从不同的角度对算法进行了测试(正则项,噪声级别,传感器的位置等)。
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