[拼音]：donglixue xitong canshu xunyou

[外文]：parameter optimization of dynamic systems

在一组约束条件下,寻找动力学系统的一组参数,使给定的指标达到优值（极大或极小值）的方法。它广泛应用于系统的分析、综合与设计中。在实际的动力学系统寻优问题中，给出指标的解析式很困难或者给出的解析式很复杂，一般只能针对具体参数，通过仿真来计算系统的指标。为了寻求使指标达到优值的参数，必须进行多次运行仿真。因此，动力学系统寻优是多次运行仿真的一个重要方面。

动力学系统参数寻优方法的基本步骤是：

（1）给定一组初始参数，并用仿真的方法计算出系统在这一参数下所达到的指标。

（2）按照一定的规则在某一个寻优方向上找到一组新的参数，它和初始参数之间的距离称为寻优步长。新参数必须满足约束条件。

（3）再用仿真的方法计算出系统在新参数下所达到的指标。

（4）判断新参数是否已使指标达到优值;如果尚未达到,则继续由这组新参数出发再重新寻找，直到使指标达到优值为止。寻优的效率不仅取决于确定寻优方向和寻优步长的规则，还取决于仿真的效率。

动力学系统参数寻优的算法大多来源于非线 规划的迭代数值解法，如区间消去法、插值法、单纯形法、共轭梯度法等（见非线 规划）。为了解决多极值指标和泛函限制条件的问题，80年代出现了一些新算法，如自适应随机法，它能在寻优过程中自适应地选择寻优步长分布的优方差，并周期地探测局部优的寻优步长方差，从而找到改进的新区域，降低落入局部极值的概率。

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