水下传感器网络覆盖优化算法

针对水下传感器网络随机部署时节点分布不均匀、网络覆盖率不高问题,提出一种基于改进全局人工鱼群算法的网络覆盖优化算法。优化算法以覆盖率为目标函数自适应调整人工鱼移动步长,同时在向最优人工鱼靠拢过程中引入权重系数,提高算法寻优精度和收敛速度。实验结果表明,与遗传算法和鱼群算法相比较,该改进算法优化了网络覆盖率,加快了算法收敛速度,提升了网络性能。     

基于粒子群算法的水下多元线阵阵形有源校正方法

针对存在阵元位置误差的水下多元线阵,提出一种基于粒子群优化算法的远场有源阵形校正方法。该方法选用2个辅助源分时工作方式,利用无条件最大似然方位估计算法构建目标函数,并通过粒子群算法对阵元位置进行寻优。利用该方法对均匀线阵进行性能仿真实验。结果表明:该方法稳健性好、校正精度高,具有一定的应用前景。     

基于粒子群优化算法的水下航行器深度控制研究

提出了一种基于粒子群优化算法的水下航行器深度控制器参数优化设计方法。针对水下航行器运动参数变化的特性,采用粒子群优化算法收敛速度快、寻优特性好等特点,将其应用到控制器参数的优化设计中。仿真结果表明,利用粒子群优化算法进行优化设计的水下航行器深度控制器具有良好的控制性能。     

基于粒子群算法的水下多元线阵阵形有源校正方法

针对存在阵元位置误差的水下多元线阵,提出一种基于粒子群优化算法的远场有源阵形校正方法.该方法选用2个辅助源分时工作方式,利用无条件最大似然方位估计算法构建目标函数,并通过粒子群算法对阵元位置进行寻优.利用该方法对均匀线阵进行性能仿真实验.结果表明:该方法稳健性好、校正精度高,具有一定的应用前景.     

人工鱼群算法的紧急情况下船舶物流配送系统

为降低紧急情况下船舶物流配送成本,设计了一个基于人工鱼群算法的紧急情况下船舶物流配送系统。该系统的硬件包括了单片机、无线通信模块、电源模块,在软件部分,利用人工鱼群算法对配送路径进行了规划,以此完成基于人工鱼群算法的紧急情况下船舶物流配送系统设计。实验结果表明,此次研究的配送系统不仅降低了船舶物流配送成本,还提高了船舶物流配送路径的规划速度,满足设计需求。     

粒子群优化算法中粒子更新方法研究

粒子群优化算法是根据鸟或鱼群居社会行为而提出的随机优化算法,但标准粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度低等问题.因此模拟生物克隆选择中5%的B细胞自然消亡过程,在粒子群优化算法进化过程中分别基于代间差分、混沌理论、变异原理等方法设计了8种粒子更新算法,并按照模拟退火方法进行更新后粒子的选择.通过数值实验得出基于代间差分和混沌变异的粒子更新算法(即算法8)是一种很好的选择,并且当性能较差的20%左右粒子按照这种算法更新时效果较好.这种算法可以有效克服标准粒子群算法的早熟现象,并能够加快收敛速度.     

基于AFSA优化的支持向量机柴油机性能预测模型

电控高压共轨技术的采用使得船用柴油机性能及排放具有了更大的优化空间，但同时柴油机控制参数增多使得柴油机性能的预测变得更为复杂。为了建立精确的柴油机性能预测模型，利用回归支持向量机，通过对实验数据的学习以获得预测模型。支持向量机的预测精度会因其参数的选择出现一定的差异，所以需要对支持向量机参数选择进行研究和优化。以某型船用高速大功率电控高压共轨柴油机为研究对象，建立支持向量机预测模型，分析其预测性能受参数选择的影响，并利用人工鱼群算法对其进行优化。结果表明，基于人工鱼群算法优化的回归支持向量机能够建立精度较高的柴油机性能预测模型，且人工鱼群算法具有很好的寻优性能。     

基于改进的 NCSPSO -AFSA 对 SVM参数的优化及其应用

为了找到支持向量机（SVM）最佳的分类参数,用以构建适合纹理图像分割的SVM分类器,文中是将基于小生境和交叉选择算子的粒子群算法（ NCSPSO）引入变异算子和族外竞争机制加以改进后与人工鱼群算法（ AFSA）混合,提出了一种改进的NCSPSO-AFSA混合算法优化支持向量机参数,并分别与AFSA算法,粒子群算法（PSO）,NCSPSO算法在图像分割准确率、参数寻优时间、图像分割时间等方面进行对比和分析,实验表明文中算法能够更好地获得适用于纹理图像分割的SVM参数,在缩短图像分割时间的同时提高了图像分割准确率,相比较其他算法,文中算法稳健性更好。将此方法应用于电镜及超声纹理图像分割中能较好地提取出目标区域,图像边缘部分的分类也很清晰。     

基于量子粒子群优化算法的无人艇航线规划

针对目前无人艇主流航线规划算法存在效率低、收敛速度慢或易陷入局部最优等问题,文章将具有较强全局搜索能力的量子粒子群优化(QPSO)算法用于求解无人艇最优航线规划并结合人工势场思想进行针对性改进应用,仿真实验结果表明,该方法寻优能力强、收敛速度快、稳定性好,可较好地适用于不同环境下无人艇航线规划。     

无人水下航行器的智能航行控制

水下无人航行器是探索未知水域的重要设备,但是传统水下无人航行器的智能航行控制系统,受到水域信号传播限制,造成智能控制范围较小,为此设计无人水下航行器的智能航行控制系统。使用水域深度变换器对智能控制器进行重新设计,根据水域深度变化进行不同方式的控制切换,优化PID控制器,改变水域信号传输方式,根据需求进行多传输方式的切换;使用粒子群算法对智能控制方式进行规划,对不同水域控制方式进行最优选择,实现航行智能控制系统设计。试验结果表明,设计的控制系统能在水下2 000 m内进行有效控制,比传统控制系统多出800 m的有效范围,因此本文设计系统具备极高的有效性。