基于遗传算法的二阶惯性加纯滞后模型辨识

发布时间：2024-03-02 00:39

　　遗传算法是一种通过模拟自然进化过程的群智能优化算法,将遗传算法应用到系统辨识方法中,能够解决作图法和两点法随意性大,不能充分利用工业现场数据的问题,从而提高辨识精度。辨识结果表明:遗传算法是模型参数估计的有效工具。该文基于遗传算法的二阶惯性加纯滞后模型辨识搜索最优解的方法,解决全局最优化问题。

【文章页数】：2 页

【部分图文】：

图1对比曲线

(4）选择：该文选择轮盘赌选择法，该选择法每一轮产生[0,1]区间的随机数r，其用作确定候选个体的选择指针。个体选择概率：，累计概率：Si=∑1iPi，若Si-1≤r<Si则选择个体i。(5）交叉：该文选择算术交叉法，该方法对种群的每一个个体，产生区间[0,1]里的随机数r，若....