基于改进差分进化算法求解连续矩阵问题

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矩阵分析在控制中可以对系统的稳定性和控制观测性能进行改善。传统的约旦递推法和Kronocker积算法是基于大量的数值分析、矩阵转换的基础上进行的,过程繁冗,求解效率低;在工具箱求解的基础上提出改进的差分进化算法,并加入边界约束对典型的若干连续矩阵求解,启发式的特点引导搜索的智能进行同时对违约变量进行处理,简化了求解过程,提高了求解精度。通过对矩阵方程的仿真结果对比,证明了该智能算法为矩阵状态参数估计提供了新的解决途径。
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