针对现有算法的导数依赖性及其局部优化性能,为控制工程中的模型参数估计课题提供一种新思路。把具有概率突跳特性模拟退火(SA)和基于高维 Euclid空间中凸多面体结构的单纯形搜索法(SM)有机地结合,通过对搜索操作和参数的有效设计,提出了一种基于 Simplex-annealing混合算法(SMSA)的模型参数估计方法。对以传递函数、状态空间和自回归滑动平均(ARMA)模型形式表达的不同典型对象进行仿真,结果表明: SMSA方法在模型结构已知的情况下可准确地估计参数,其性能明显优于单一遗传算法(GA)。
