反向烟花算法及其应用研究

针对烟花算法性能提升瓶颈和收敛速度较慢的问题,通过引入反向学习策略,提出了一种自适应反向学习算子,并进行了相关收敛性理论证明。通过反向学习算子与烟花算法相结合,构建了反向烟花算法组,并通过典型测试函数进行仿真实验。结果表明:在相同实验设置下,反向烟花算法可在原算法寻优性能上至少提升10-2精度,并加快了收敛速度。针对混沌同步与控制系统中常见的参数辨识问题,以混沌同步控制中Lorenz混沌系统参数辨识问题为应用背景,通过实验仿真,验证了反向烟花算法可用于混沌控制系统参数估计,与现有方法相比较,估计误差低至10-11,具有较高的估计精度,是一种新的有效的混沌控制系统参数估计方法,拓展了算法工程应用的范围。