Estimating Unknown Parameters in Differential Equations Using a Reinforcement Learning-Based Particle Swarm Optimization Method

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内容提要

本研究提出了一种基于强化学习的粒子群优化方法(DERLPSO),用于微分方程中未知参数的估计。该方法克服了传统方法对初始值的依赖,显著提升了性能,平均均方误差达到1.13e-05,具有较高的准确性和普适性。

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