论文部分内容阅读
针对鸟群算法（BSA）易陷入局部最优的问题，提出了一种引入迁移策略和变异策略的改进鸟群算法（IBSA）。在鸟群飞行阶段引入迁移策略有助于提高鸟群向适应度更高位置迁移的能力，提高BSA的收敛速度；在寻优后期引入变异策略，提高鸟群的局部寻优能力，提高了算法的寻优能力。选取6个典型的测试函数进行寻优实验，实验结果表明，与粒子群算法（PSO）、蝙蝠算法（BA）、BSA等算法相比，IBSA具有更高的寻优精度和更快的寻优速度。在此基础上，将IBSA应用于发酵动力学模型参数估计中，与Gauss Newton、GA、MA