QPSO算法在非线性观测器设计中的应用

• 作者: 周丹 孙俊 陈伟 须文波
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 具有量子行为的粒子群优化算法 非线性观测器 滚动时域观测器 状态估计
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 246-248
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.9|TP273.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.04.074

摘要

具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法是继粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法.提出了运用QPSO算法设计的非线性观测器方法.该方法属于滚动时域估计方法,利用具有量子行为的粒子群算法优化获得系统状态的最优估计.仿真结果显示该方法对初始条件不敏感,具有很强的跟踪能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	须文波	江南大学信息工程学院	409	3078	23.0	34.0
2	孙俊	江南大学信息工程学院	186	1552	21.0	30.0
3	陈伟	江南大学信息工程学院	82	529	11.0	18.0
4	周丹	江南大学信息工程学院	26	83	5.0	9.0