摘要：近年來,非線性分數(shù)階系統(tǒng)的參數(shù)估計問題已經(jīng)在許多科學(xué)和工程領(lǐng)域特別是計算生物學(xué)中,引起了廣泛的興趣.本文針對分數(shù)階生物系統(tǒng)的參數(shù)估計問題,將系統(tǒng)參數(shù)和分數(shù)階導(dǎo)數(shù)同時作為獨立的未知參數(shù)來進行估計,并提出了一種改進的布谷鳥搜索(improved cuckoo search,ICS)算法來求解該問題.在ICS算法中,通過引入一個自適應(yīng)參數(shù)控制機制,同時結(jié)合反向?qū)W習(xí)方法,從而達到提高算法收斂速度和估計值精度的目的.最后,以三種經(jīng)典的分數(shù)階生物動力系統(tǒng)模型為例進行了數(shù)值仿真,其中還考慮了有測量誤差和噪聲數(shù)據(jù)的情形.仿真結(jié)果表明ICS算法具有良好的適應(yīng)性、較高的收斂可靠性及精度,為求解非線性分數(shù)階系統(tǒng)參數(shù)估計問題提供了一種有效工具.