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摘要:
提出了一种新的参数优化方法--多智能体遗传算法,来求解线性系统逼近问题.该方法中每个智能体代表一个候选解,即搜索空间中的一个实值向量.所有智能体生存在一个网格状的环境中,且每个智能体占据一个格点不能移动.为了增加能量,它们将与其邻域进行合作或竞争,也可以利用自身的知识.因此,设计了4个进化算子来模拟智能体间的竞争、合作、自学习等行为.该方法利用这些智能体与智能体间的相互作用来达到优化逼近模型中参数的目的;此外,还采用了一种动态扩展搜索空间的方法以解决算法所需的搜索空间难以确定的问题.实验中,利用一个稳定和一个非稳定的线性系统逼近问题来验证算法的性能,并与两种新近提出的方法作了比较.结果表明,该文方法优于其它方法,能够用较少的计算量找到高质量的逼近模型,具有良好的性能和实际应用价值.
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文献信息
篇名 多智能体遗传算法用于线性系统逼近
来源期刊 自动化学报 学科 航空航天
关键词 智能体 遗传算法 线性系统 进化计算
年,卷(期) 2004,(6) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 933-938
页数 6页 分类号 V249.121
字数 2649字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 焦李成 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 514 14586 52.0 103.0
2 钟伟才 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 21 594 15.0 21.0
3 刘静 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 45 707 16.0 26.0
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进化计算
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期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导