量子粒子群算法在混沌系统参数辨识中的应用

"基于量子粒子群算法的混沌系统参数辨识.pdf" 本文主要探讨了混沌系统参数辨识的问题，特别是采用量子粒子群算法（Quantum Particle Swarm Optimization, QPSO）来解决这一挑战。混沌系统是一种非线性的确定性系统，在物理、通信、生物医学、管理、金融等多个领域都有所体现。理解和掌握混沌系统的关键在于确定其模型的阶次和参数。 文章首先介绍了混沌系统参数辨识的重要性，尤其是在混沌系统同步控制中的应用。虽然有多种方法，如模糊控制、状态反馈控制等，但在未知参数的情况下，这些方法往往难以实施。因此，寻找有效的参数辨识方法是混沌理论研究的重要任务。 近年来，学者们提出了多种混沌辨识方法，包括基于Lyapunov稳定性理论、动态神经网络、自适应辨识法以及混合差分进化算法等。本文则聚焦于量子粒子群算法，这是一种受到鸟类群集行为启发的优化技术，因其简单易实现、运算符少等特点在多个领域得到了广泛应用。 尽管基本的粒子群优化算法（PSO）在处理一些问题上表现出良好的性能，但其收敛速度慢、搜索效率低的问题限制了其在复杂问题上的应用。因此，作者提出了一种改进的量子粒子群算法，通过引入量子行为，提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。 在混沌系统参数辨识的问题上，作者将这一问题转化为多维函数空间上的优化问题，以QPSO进行求解。具体实验以平衡板热对流的典型混沌系统——Lorenz系统为例，对比了基本PSO算法和遗传算法。实验结果表明，量子粒子群算法在混沌系统参数辨识上表现出了更高效、精确的优势，这对于混沌理论的研究和实际应用具有重大价值。 论文最后提到了相关的物理分类代码（PACS：05.45.Gg, 98.62.Tc），并给出了数字对象标识符（DOI：10.7498/aps.62.190508），这表明该研究工作发表在《物理学报》（Acta Phys. Sin.）上，进一步确认了其在学术界的认可度。 这篇研究展示了量子粒子群算法在混沌系统参数辨识中的潜力，为混沌系统的研究提供了新的工具和思路，对于提高混沌系统的理解和控制效果具有积极意义。