基于小世界原理的模型降阶优化研究

李小虎　杜海峰　庄　健　王孙安

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DWWA算法得到的降阶模型具有较优的逼近性能。

关键词：小世界原理；模型降阶；优化算法；十进制编码

中图分类号：0224文献标志码：A文章编号：0253—987X(2009)01—O108—06