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2.部分源码
3.部分仿真图预览
4.算法概述
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解。
非线性系统的辨识一直是现代辨识领域中的一个主要课题。针对非线性系统中Hammerstein 模型, 讨论了PSO 的基本算法与参数初值的设置与选择方法。通过仿真实验说明: 与非线性最小二乘法相比PSO 算法对于非线性辨识的有效性和鲁棒性。
