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Sreejith S.奈尔。；拉纳，K.P.S。；维尼特·库马尔

三维混沌系统估计中不同自然启发优化算法的比较分析。 （英语） Zbl 1359.93121号

Azar，Ahmad Taher（编辑）等人，《混沌理论和智能控制的进展》。查姆：施普林格（ISBN 978-3-319-30338-3/hbk；978-3-3169-30340-6/电子书）。《模糊性和软计算研究》33773-790（2016）。
摘要：在各种非线性系统中，混沌系统的参数识别由于其复杂性和不可预测性而成为一项极具挑战性的任务。在混沌系统的参数已知之前，混沌系统的控制和同步是不完整的。传统上，趋势是使用基于梯度的搜索方法估计参数，这些方法存在早熟收敛和陷入局部极小的问题。本章提出了一种基于优化的方案，使用两种最新开发的生物激励优化算法，即布谷鸟搜索算法（CSA）和花授粉算法（FPA）估计两个混沌系统的参数，即Lorenz和Rossler。CSA基于模拟杜鹃的繁殖行为和敌对繁殖策略，有效利用列维飞行提供全局优化，而FPA基于开花植物的自然过程，由于自花授粉和异花授粉，使用列维飞行策略实现全局收敛，使用随机行走策略实现局部收敛汇聚。根据所得到的绝对误差积分（IAE），比较了这些优化算法在有效估计混沌系统参数方面的性能。仿真结果证明了CSA在FPA上对所考虑的两个混沌系统进行离线三维参数估计的有效性。对于三维Lorenz和Rossler混沌系统的参数估计，FPA提供的最小适应度分别为2.4E-03和5.03E-06，而CSA提供的最低适应度分别是7.92E-06和1.31E-07。
关于整个系列，请参见[Zbl 1350.93001号].

MSC公司：

93B30型 系统标识
34C28个 常微分方程的复杂行为与混沌系统

关键词：

布谷鸟搜索算法；花授粉算法；列维飞行；混沌系统
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\textit{S.S.Nair}等人，《模糊软计算研究》。33773--790（2016年；Zbl 1359.93121）
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