标题：基于改进人工蜂群算法的非线性系统参数辨识
作者：肖晓 王明春 张雨飞 吴君
作者单位：东南大学能源与环境学院能源信息自动化系，江苏 南京 210096
关键字：人工蜂群算法；交叉算子；高斯变异；混沌扰动；参数辨识
摘要：针对人工蜂群算法存在的收敛速度慢，易陷入局部最优等问题，提出一种结合遗传算法的交叉算子，并在算法后期引入高斯变异和混沌扰动的改进人工蜂群算法。为验证改进算法的性能和有效性，用典型测试函数进行对比测试，并将改进算法应用于非线性传递函数模型的参数辨识中。实验结果表明，改进的算法收敛速度快，收敛精度高，辨识效果好。