改進的蝗蟲優(yōu)化算法及其應(yīng)用

摘要： 針對蝗蟲優(yōu)化算法(GOA)收斂精度不高、易陷入局部最優(yōu)等問題，提出一種非線性自適應(yīng)模擬退火的蝗蟲優(yōu)化算法(SA-NGOA)。利用非線性自適應(yīng)更新GOA的關(guān)鍵參數(shù)，更好地協(xié)調(diào)算法的全局探索和局部開發(fā)；利用模擬退火算法，以一定概率接收GOA的劣勢解，提高算法的收斂精度。實驗結(jié)果表明，SA-NGOA算法具有良好的優(yōu)化性能。同時，將SA-NGOA算法用于擴展同步參數(shù)觀測器(ESPO)參... （共7頁）

蝗蟲優(yōu)化算法非線性自適應(yīng)模擬退火算法混合算法混沌系統(tǒng)觀測器參數(shù)優(yōu)化