中文摘要：

本项目主要采用演化算法（EA）的方法研究混沌控制与同步中的相关问题。首先利用混沌的性质，融合EA新进展粒子群优化和差异演化的特点，设计新的优化算法，证明其收敛性，进行数值试验；而后通过构造系列优化模型，对Lorenz等系统进行未知参数识别及在线校正，求解高阶不稳定周期轨道（UPO）等混沌特征量；接着，采用全局导引的思想和EA的参数和结构双重可塑产生多模型控制策略，分步骤实现系统自动探寻UPO、全局

结论摘要：

本项目主要采用演化算法（EA）的方法研究混沌控制与同步中的相关问题。首先利用混沌的性质，融合EA 新进展粒子群优化和差异演化的特点，设计新的优化算法，证明其收敛性，进行数值试验；而后通过构造系列优化模型，对Lorenz 等系统进行未知参数识别及在线校正，求解高阶不稳定周期轨道（UPO）等混沌特征量；接着，采用全局导引的思想和EA 的参数和结构双重可塑产生多模型控制策略，分步骤实现系统自动探寻UPO、全局导引和局部微扰控制；最后，分别将含相同参数、不同参数、参数未知情形的混沌系统的反馈同步转化为相应的优化问题，应用新算法实现混沌同步。混沌控制与同步研究是混沌理论走向应用的重要一步，而系统未知参数估计和以UPO 为代表的混沌特征量的研究是其中的关键问题。本项目的研究将有力地拓展EA 的应用领域，为混沌控制与同步提供一类新的途径，同时，也将促进相关非线性科学的发展。