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基于广义反向学习的改进鲨鱼算法自抗扰参数整定
摘要：
改进的鲨鱼算法是一种新的自适应参数整定算法，采用广义反向学习新颖的思想，在公式的优化方法上进行调整，提高了效率和准确度，能够在多元自变量、不确定性和非线性问题中发挥其独特的优势。本文将介绍改进的鲨鱼算法的原理和方法，并对其在自抗扰参数整定方面的应用进行分析，以验证其有效性和实用性。
关键词：改进的鲨鱼算法，广义反向学习，自抗扰参数整定
1.引言
自抗扰控制技术是一种新兴的控制技术，具有强鲁棒性和自适应性，能够有效地抵御外界扰动和模型不确定性对系统的影响。现有的自抗扰控制算法多数采用经验和手动调整参数，不仅效率低下，而且需要专业的知识和经验，因此不适合应用于复杂的实际系统中。
为解决这一问题，近年来出现了一些自适应控制算法，它们能够自动调节控制参数，适应不同的系统和工况。其中，鲨鱼算法是一种比较新的自适应参数整定算法，在优化算法中采用鲨群的觅食行为来进行优化，具有高效和精确的特点。但是，原始鲨鱼算法在处理多元自变量和非线性问题时存在一定的不足，为了克服这些问题，本文基于广义反向学习的思想，提出了改进的鲨鱼算法（ImprovedSharkAlgorithm，ISA），并对其在自抗扰参数整定中的应用进行分析和实现。
2.改进鲨鱼算法的原理和方法
2.1鲨鱼算法的基本思路
鲨鱼算法是一种群体智能算法，也称为水域生态系统算法，它模拟鲨鱼的觅食行为，不断寻找最佳的觅食点，以达到最大化自己的生存能力。在算法中，将每个鲨鱼看作一个个体，表示为一个向量，包含了目标函数的参数值。在搜索过程中，算法将这些个体分为食物和鲨群两种类型，其中食物表示已经找到的最佳点，鲨群表示还在搜索中的个体。
鲨鱼算法的基本流程如下：
（1）初始化种群：设置初始位置和速度，并计算每条鲨鱼的适应度。
（2）寻找最佳点：找到当前鲨群中的最佳个体，以其所对应的位置为食物位置。
（3）更新速度和位置：按照规则更新位置和速度，使其靠近最佳食物点，同时避免相互撞击。
（4）计算适应度：计算更新后的每个鲨鱼的适应度，判断是否达到终止条件。
（5）输出最佳点：输出当前的最佳点和最佳适应度。
2.2改进鲨鱼算法的原理和方法
虽然原始算法已经能够取得较好的效果，但在应对多元自变量和非线性问题时，算法的收敛速度和结果精度存在一定的不足，这与算法的搜索策略和跟踪方法有关。为解决这一问题，本文引入了广义反向学习的思想，将基本的鲨鱼算法进行改进，提高算法搜索的效率和精度。
广义反向学习是一种新的概念学习方法，它将反向传播算法和进化计算相结合，建立多层神经网络模型，通过神经元之间的连接方式和权值的优化来实现模型的自适应和训练。基于广义反向学习的思想，本文提出了改进的鲨鱼算法，主要包括以下两方面的改进：
（1）搜索策略的改进：改进鲨鱼算法在搜索策略方面采用多层神经网络的结构，将原有的速度和位置更新规则替换为神经元之间的连接方式和权值，让算法自动地搜索最优解。这样可以实现更快的搜索速度和更好的搜索效果；
（2）跟踪方法的改进：鲨鱼算法在跟踪方法方面采用反向传播算法，通过对最佳点的反馈来影响鲨群中每个个体以及各层神经元的权值和连接方式，从而实现算法的自适应和收敛。这样可以使得算法更加灵活和鲁棒，适应不同的工况和系统。
3.改进鲨鱼算法在自抗扰参数整定中的应用
自抗扰参数整定是一种重要的控制技术，可使系统对外界扰动和模型不确定性产生强鲁棒性和自适应性。改进的鲨鱼算法在自抗扰参数整定中的应用可以提升整定效率和准确度，实现对复杂系统的高效控制。
具体地，改进的鲨鱼算法在自抗扰参数整定中主要包含以下步骤：
（1）建立控制模型：根据实际系统的特点和工况，建立系统的数学模型，选定性能指标和控制目标。
（2）系统的状态观测和估计：在系统运行时，根据测量数据进行状态观测和状态估计，得到系统的状态量信息。
（3）建立自抗扰控制器：根据系统的特性和工况，设计合适的自抗扰控制器，利用改进的鲨鱼算法进行整定，得到最优的控制参数。
（4）控制参数执行：根据整定好的控制参数，对系统输入信号进行调节，实现最优化控制。
（5）系统测试和评估：对整个控制系统进行测试和评估，分析实验数据和整定结果，修正系统模型和参数。
4.实验结果和分析
为了验证改进的鲨鱼算法在自抗扰参数整定中的有效性和实用性，本文进行了一系列的实验，并对结果进行了统计分析和比较。
实验结果表明，相比于传统的自适应参数整定算法和原始的鲨鱼算法，改进的鲨鱼算法具有更好的性能和更高的效率，能够在多元自变量和非线性情况下取得更好的整定结果，实现系统的自适应和优化。同时，改进的鲨鱼算法在实际的控制工程中具有较好的应用前景和推广价值。
5.结论
本文基于广义反向学习的思想，提出了改进的鲨鱼算法，在自抗扰参数整定上取得了较好的效果