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Multi-strategy butterfly optimization algorithm for state estimation in sandwich systems
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DOI：10.1007/s10586-024-04922-5.png)
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摘要
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蝴蝶优化算法是一种用于解决优化问题的新型元启发式方法。然而，在处理复杂案例时，它面临一些挑战。为克服这些不足，提出了多策略蝴蝶优化算法（MSBOA）。在MSBOA中，本文通过引入改进的帐篷混沌优化策略显著增强了种群的均匀性，通过自适应gbest引导机制平衡了开采与探索能力，高效搜索未知区域，并利用基于折射的学习策略避免早熟收敛。我们使用马尔可夫链证明了MSBOA的全局收敛性。在20维CEC2020、20维CEC2022和50维CEC2017基准测试实验中，MSBOA在28.94%的情况下优于近期先进优化算法，在64.02%的情况下表现相当，仅在7.03%的情况下表现稍逊。最后，通过将其应用于夹层系统状态估计和高维观测器增益矩阵求解，进一步验证了MSBOA在复杂系统优化中的有效性。
Keyword:
Improved tent chaos mapping
Adaptive Gbest-guided
Refraction-based learning strategy
Multi-strategy butterfly optimization algorithm
Markov chain
期刊
C
IF:
0
论文数:
691
被引数:
1
机构
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