基于小世界原理的模型降阶优化研究

李小虎 1; 杜海峰 2; 庄健 1; 王孙安 1

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基于小世界原理的模型降阶优化研究

更新时间：2025-05-08

- 基于小世界原理的模型降阶优化研究
- Model Reduction Optimization Based on Small-World Principle
- 西安交通大学学报 2009年43卷第1期页码：108-113
- 作者机构：
  
  西安交通大学机械工程学院,西安,710049
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  : 2008-04-17. 作者简介: 李小虎(1976-),男,博士生;杜海峰(联系人),男,教授,博士生导师. 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(70671083,50505034)
- DOI：
  中图分类号： O224
- 网络首发：2009-01-10，
  
  纸质出版：2009
- 稿件说明：
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李小虎 1, 杜海峰 2, 庄健 1, 等. 基于小世界原理的模型降阶优化研究[J]. 西安交通大学学报, 2009,43(1):108-113.

Model Reduction Optimization Based on Small-World Principle[J]. 2009, 43(1): 108-113.
李小虎 1, 杜海峰 2, 庄健 1, 等. 基于小世界原理的模型降阶优化研究[J]. 西安交通大学学报, 2009,43(1):108-113. DOI：

Model Reduction Optimization Based on Small-World Principle[J]. 2009, 43(1): 108-113. DOI：

摘要

为了克服模型降阶问题参数多且易陷入局部最优值的缺点

借鉴社会网络中的小世界原理

提出了基于十进制编码策略的局部短连接和随机长连接搜索算子

进而构造了一种十进制编码的小世界优化算法(DSWA).对稳定和非稳定线性系统的模型降阶优化进行了试验

验证了DSWA算法求解的可行性和有效性.区间固定与区间动态扩展策略的对比结果表明

采用区间动态扩展策略要优于区间固定策略

且DSWA算法能在一定程度上克服陷入局部最优值的问题.此外

通过对比所得优化模型与原始模型之间的误差值、时频域响应曲线等

表明采用DSWA算法得到的降阶模型具有较优的逼近性能.

Abstract

There are many parameters in model reduction problems and some algorithms are prone to trap in local optimum. Based on the small-world principle in social networks

a decimal-coding local short-connection operator and a random long-connection search operator are proposed. Then a decimal-coding small world algorithm(DSWA)is designed

whose validity and feasibility are testified by the simulation of stable and unstable linear system model reduction. Comparing search-space fixation scheme with expansion scheme

the results indicate that search-space expansion scheme is better than search-space fixation scheme

and DSWA can avoid trapping in local optimum to a certain extent. And a comparison between the optimization model and the original model in the indicators of the error and the time-domain and frequency responses

exhibits the better approximate properties of the reduction model obtained by DSWA.

关键词

Keywords

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