简化E.Coli觅食优化算法及其在非线性模型参数辨识中的应用

针对非线性系统模型参数辨识问题,提出了一种简化E:Coli觅食优化算法,该算法是基于大肠杆菌(E.Coli)的化学趋向性行为,包含翻转算子和游动算子,同时还采用个体历史最佳位置和群体最佳位置对E:Coli群体进行更新(优值跟踪算子).以重油热解三集总非线性模型参数估计验证了简化E:Coli觅食优化算法的效果,实验结果表明了简化E:Coli觅食优化算法的有效性,为非线性系统模型参数估计提供了一种新方法.