基于蚁群算法的分数阶随机系统状态最优估计

摘要

针对一类Caputo定义下的分数阶线性随机系统,考虑与状态变量估计误差相关的二次型成本函数,设计一种状态观测器.利用分数阶微分算子的性质将其化简为与滤波增益相关的非线性函数,从而将分数阶状态估计问题转化为优化问题.通过利用蚁群算法对相应的成本函数求最优值,确定出系统的最优滤波增益.通过数值实验对比分析基于传统梯度迭代优化算法与基于蚁群算法的状态估计策略,验证该算法的可行性与有效性.