【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第7期 342-345页,共4页

【作 者】： 任甜甜 ; 张宏立

【摘 要】 在工业控制系统非线性优化问题的研究中，关于典型非线性系统的参数辨识问题，为了避免传统辨识方法适用性狭小、鲁棒性差等缺点，引入基于种群的启发式算法，提出利用标准差分进化算法的非线性系统模型辨识方法。为了进一步克服启发式算法的早熟收敛问题，采用在模糊逻辑控制下的参数自适应差分进化算法，证明了自适应的参数选择能够降低参数对实际问题的依赖性。通过实例仿真，结果与标准差分进化算法相比较，表明了改进算法的可行性和有效性。