【摘 要】
:
针对传统鱼群算法存在陷入局部最优、后期收敛速度慢和寻优精度较低等问题,提出了一种混沌云鱼群算法(cloud adaptive artificial fish swarm algorithm based on coupled ch
【机 构】
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中国民航大学飞行技术学院,武警后勤学院装备保障系
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3122018F006)
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针对传统鱼群算法存在陷入局部最优、后期收敛速度慢和寻优精度较低等问题,提出了一种混沌云鱼群算法(cloud adaptive artificial fish swarm algorithm based on coupled chaotic map,CCAFSA)。采用云自适应视野范围和可变步长提高收敛速度和寻优精度,利用混沌运动遍历性的特征,增加初始鱼群的多样性,防止陷入局部极值;针对航空发动机控制系统,基于CCAFSA设计了一种参数在线自适应PID控制器。仿真结果表明,相比于传统PID控制,基于CCAF
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