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《Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference》2010年
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基于改进混合粒子群优化算法的模型最优降阶

李猛  王道波  甄子洋  
【摘要】:针对粒子群算法早熟收敛、优化后期收敛速度慢的缺点,本文将BOIDS鸟群模型的避免碰撞机制融入到粒子群算法中,并与Powell算法相结合,提出了一种能够有效加快收敛速度和优化精度的改进混合粒子群优化算法。将该算法用于SISO系统模型降阶问题,为了降低优化问题的维数,将降阶模型传递函数的分子系数表示成分母系数的最小二乘解。对典型模型降阶问题的仿真结果表明所提出方法的可行性和有效性。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
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【相似文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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10 马艳伟;基于粒子群优化的异构多处理器任务调度算法研究应用[D];杭州电子科技大学;2010年
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