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粒子群优化算法中粒子更新方法研究 总被引:3,自引:1,他引:2
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. 相似文献
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针对视觉导引AUV对接过程图像的变化特点,提出一种量子粒子群算法与灰度关联分析方法相结合的图像匹配算法。此算法结合量子粒子群并行搜索的快速性与灰色关联分析方法较强的鲁棒性,对旋转、平移、亮度变化等不敏感,符合视觉导引AUV对接过程中对图像匹配算法的要求。详细介绍了基于量子粒子群优化算法的图像匹配算法,算法以图像灰度直方图的灰色绝对关联度作为适应度函数。利用水池实验所得图像进行测试,实验结果显示,所提出的图像匹配算法准确、快速、鲁棒性强,能够很好地应用于视觉导引AUV对接。 相似文献
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环境最优动力定位控制是一种以能量消耗最少为目标的动力定位控制方法,在不需要任何环境传感器的情况下,使其保持在设定区域且消耗能量最少,节约燃料、减少有害气体的排放。首先,提出一种带有目标性初始化粒子群的改进粒子群优化算法(OIPSO),通过引入混沌算子,利用信息熵进行评估对初始化粒子种群进行调整以提高粒子群算法全局搜索能力和收敛速度,具有大范围全局寻优能力。其次,研究设计环境最优艏向控制器控制律,该控制律能满足欠驱动船舶动力定位的控制需求。最后以Cyber Ship Ⅱ动力定位模型船为对象进行仿真验证。结果表明,所提出的寻优算法和改进控制律达到了设计的目的。 相似文献
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谐振频率是微带天线设计过程中最重要的一个参数,直接决定设计的成败.本文提出二进制粒子群优化算法的选择性神经网络集成方法,通过粒子群优化算法合理选择组成神经网络集成的各个神经网络,使个体间保持较大的差异度.为有效保证粒子群优化算法的粒子多样性,在迭代过程中加入混沌变异.基于该混沌粒子群算法的神经网络集成对圆形微带天线的谐振频率进行建模.仿真试验表明,混沌粒子群优化算法是组合优化权值的有效方法,可以有效提高神经网络集成的泛化能力,基于该算法所建立的圆形微带天线的谐振频率模型好于此问题的已有结论. 相似文献
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为了实现绿色能源双体无人艇的艇型最优设计,本文对艇型设计的多目标策略和智能优化算法进行研究。首先综合考虑太阳能和风帆以及快速性、操纵性、耐波性和抗倾覆性四大性能对艇型设计的影响,建立综合优化数学模型;然后基于遗传算法改编的综合优化设计软件确定总目标函数最优情况下的遗传次数、种群规模、变异概率和交叉概率;最后采用外部分层策略对遗传算法结合粒子群和混沌算法,进行了混合算法的比较分析。结果表明,相比于单一遗传算法,混合算法的优化效果更好,且在不同载波概率情况下,遗传算法+粒子群算法的优化效果均为最佳,外部分层策略可以有效提高寻优效果。 相似文献
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云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化实用化成为云模型理论的研究重点。针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,而云模型具有兼顾模糊性和随机性的特质,尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程。为解决云模型控制器参数难以整定的问题,提出基于自适应粒子群优化算法的云模型控制器设计方法。仿真试验证明了云模型控制和粒子群优化的可行性和有效性。 相似文献
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为了对战场频率进行分配,提出了一种基于遗传算子的粒子群分配算法。首先介绍了基于干扰最小的频率分配数学模型,然后提出了基于遗传算子的粒子群分配算法,仿真实验表明了模型及算法的可行性。 相似文献
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粒子群优化算法是一种随机的全局优化搜索方法。本文系统的介绍了粒子群优化算法和"Stretching"技术并提出了基于"stretching"技术的粒子群算法,然后用标准测试函数对新算法进行了实验。实验结果表明新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于基本的粒子群优化算法。 相似文献