多目标免疫GEP算法及其在多项式NARMAX模型辨识中的应用
来源期刊：控制与决策2014年第6期
论文作者：周霞 沈炯
文章页码：1009 - 1015
关键词：多目标;免疫;基因表达式编程;非线性自回归滑动平均模型;
摘 要：基于免疫细胞亚群划分理论和生命周期理论,提出一种用于多项式非线性自回归滑动平均(NARMAX)模型辨识的多目标免疫GEP算法,并重新定义了适合于NARMAX模型辨识的细胞创建算子和基因操作算子.该算法基于多目标优化的最优解通常为一个集合的特点,通过各亚群的最优解集在总最优解集中的变化来判断各亚群所对应参数的优劣,进而确定下一步的搜索方向.仿真结果表明,多目标免疫GEP算法可以同时正确地辨识出非线性系统的结构和参数.
周霞1,2，沈炯1
1. 东南大学能源与环境学院2. 金陵科技学院机电工程学院
摘 要：基于免疫细胞亚群划分理论和生命周期理论,提出一种用于多项式非线性自回归滑动平均(NARMAX)模型辨识的多目标免疫GEP算法,并重新定义了适合于NARMAX模型辨识的细胞创建算子和基因操作算子.该算法基于多目标优化的最优解通常为一个集合的特点,通过各亚群的最优解集在总最优解集中的变化来判断各亚群所对应参数的优劣,进而确定下一步的搜索方向.仿真结果表明,多目标免疫GEP算法可以同时正确地辨识出非线性系统的结构和参数.
关键词：多目标;免疫;基因表达式编程;非线性自回归滑动平均模型;
