Genetic Algorithms is a kind of sto

Genetic Algorithms is a kind of stochastic search algorithm based on the rule of evolution of the biological universe, which was firstly proposed by Holland [4] in 1975. GA has the ability to search global optimal solution of the space without being trapped in local minima. There
are a great amount of applications of GA in the field of nonlinear system identification, and many researchers [5-15] introduce the identification of motors or power electronics
systems based on GA. Though GA has the ability to search global optimal solution of the space, the local search ability of this algorithm is poor, especially when the optimization problem is complex, and GA may take relatively long time to search the global optimal solution. In addition, nonlinear system identification is a kind of quite complex optimization problem, thus just using GA to conduct parameter identification would decrease the convergence speed and practicality of the algorithm. On the other hand, simplex method [16] has the ability to converge the optimal solution more quickly and does not need the differential information of objective function, thus this method could be used to identify nonlinear system conveniently and efficiently

Kết quả (Việt) 1:

Thuật toán di truyền là một loại thuật toán tìm kiếm ngẫu nhiên dựa trên các quy tắc của sự tiến hóa của vũ trụ sinh đầu tiên được đề xuất bởi Hà Lan [4] năm 1975. GA này có khả năng tìm kiếm toàn cầu các giải pháp tối ưu của không gian mà không bị mắc kẹt trong cực tiểu cục bộ. Cómột số lượng lớn của các ứng dụng của GA trong lĩnh vực nhận dạng hệ thống phi tuyến, và giới thiệu nhiều nhà nghiên cứu [5-15] xác định động cơ hoặc điện điện tửHệ thống dựa trên GA. Mặc dù GA có khả năng tìm kiếm toàn cầu các giải pháp tối ưu của không gian, khả năng tìm kiếm địa phương của thuật toán này là người nghèo, đặc biệt là khi các vấn đề tối ưu hóa rất phức tạp, và GA có thể mất thời gian tương đối dài để tìm kiếm các giải pháp tối ưu toàn cầu. Ngoài ra, nhận dạng hệ thống phi tuyến là một loại vấn đề tối ưu hóa khá phức tạp, do đó chỉ sử dụng GA để tiến hành các tham số nhận dạng sẽ giảm tốc độ hội tụ và thực tiễn của các thuật toán. Mặt khác, phương pháp simplex [16] có khả năng để hội tụ các giải pháp tối ưu hơn một cách nhanh chóng và không cần các thông tin vi phân của hàm mục tiêu, vì vậy phương pháp này có thể được sử dụng để xác định hệ thống phi tuyến thuận tiện và hiệu quả

Kết quả (Việt) 2:

Thuật toán di truyền là một loại thuật toán tìm kiếm ngẫu nhiên dựa trên các quy tắc của sự tiến hóa của vũ trụ sinh học, trong đó lần đầu tiên được đề xuất bởi Hà Lan [4] vào năm 1975. GA có khả năng tìm kiếm giải pháp tối ưu toàn cầu của không gian mà không bị mắc kẹt trong tiểu địa phương . Có
một số lượng lớn các ứng dụng của GA trong lĩnh vực nhận dạng hệ thống phi tuyến, và nhiều nhà nghiên cứu [5-15] giới thiệu việc xác định các động cơ hoặc điện tử công suất
hệ thống dựa trên GA. Mặc dù GA có khả năng tìm kiếm giải pháp tối ưu toàn cầu của không gian, khả năng tìm kiếm địa phương của thuật toán này là người nghèo, đặc biệt là khi các vấn đề tối ưu hóa là phức tạp, và GA có thể mất thời gian tương đối dài để tìm kiếm các giải pháp tối ưu toàn cầu. Ngoài ra, hệ thống nhận dạng phi tuyến là một loại vấn đề tối ưu hóa khá phức tạp, do đó chỉ cần sử dụng GA để tiến hành xác định các tham số sẽ làm giảm tốc độ hội tụ và thực tiễn của các thuật toán. Mặt khác, phương pháp simplex [16] có khả năng hội tụ các giải pháp tối ưu một cách nhanh chóng hơn và không cần các thông tin khác biệt của hàm mục tiêu, do đó phương pháp này có thể được sử dụng để xác định hệ thống phi tuyến thuận tiện và hiệu quả