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针对群智能算法解决动力定位推力分配问题易遭遇局部最优、计算时间长等瓶颈,基于粒子群算法探索不同粒子决策变量对推力分配结果的影响。考虑推力分配目标力和力矩、推力限制、禁止角等约束条件,以推进器功率最优、磨损最小为优化目标建立了推力分配数学模型,构建了基于3种不同粒子决策变量的粒子群推力分配算法,以算法结果的适应度值、计算消耗时间的均值和方差量化算法的收敛性和实时性。对上述3种方法进行仿真分析,结果对比表明,基于文章提出的粒子决策变量搜索在收敛性和实时性上均达到最优,对粒子群算法解决推力分配问题有一定的参考价值。 相似文献
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建立了舰艇编队防空作战的武器目标分配模型,提出了一种基于粒子群的求解算法。该粒子群算法利用粒子群的个体最优和全局最优粒子,采用了编码、交叉、变异和选择相结合的算子操作得到粒子的新个体。通过仿真测试表明了算法的可行性和有效性,尤其是在规模复杂问题中将更能体现算法的优越性。 相似文献
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基于多目标粒子群算法的船舶主尺度优化设计研究 总被引:1,自引:0,他引:1
粒子群优化是一种新兴的进化计算技术。文章基于多目标粒子群优化算法讨论了船舶主尺度论证中的多目标优化和决策问题。对于多目标优化问题,采用基于Pareto占优方法的多目标粒子群算法得到最优解,然后采用距离理想解最近的方法对这些Pareto最优解给出排序。应用文中给出的两个阶段求解方法,对散装货船概念设计阶段主尺度确定的问题进行了分析。结果表明,综合多目标粒子群优化和决策技术,能够迅速、客观地选择合理的船舶主尺度,可以给设计人员提供更多的选择。这种综合方法也能够广泛用于船舶其他设计领域。 相似文献
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针对无人机航路规划问题,提出了一种改进的粒子群的无人机航路规划方法.该方法将UAV的航路规划问题通过目标转换,形成一个考虑威胁优先,路径优化其次的单目标航路优化问题,并引入局部搜索改进粒子群算法求解该问题的收敛性.仿真结果证明了该方法对解决无人机的航路规划问题高效可行. 相似文献
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推力优化分配的本质是一个带约束的非线性优化问题。采用常规的迭代算法求解推力分配问题时,一般需要将目标函数简化成二次形式以及对约束条件进行线性化处理,从而导致计算得到的最优解存在误差。针对此问题,引入了改进的和声搜索算法来求解推力分配问题,并以能耗最低和推力误差最小为目标建立优化函数,同时兼顾推进器的物理限制而设置动态约束条件。仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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提出一种三维水翼的优化设计方法.方法应用混合粒子群算法(HPSO)与边界元法相结合进行三维水翼的优化和性能计算工作、应用多级罚函数法解决水翼设计这一多约束、多变量的优化问题.基于免疫理论和惯性权值非线性递减策略的混合微粒群算法,能够有效抑制算法早熟收敛,平衡全局和局部搜索能力.优化设计过程中,水翼的剖面形状、攻角及展弦比作为设计变量,给定的压力分布形式、升阻力系数作为设计约束或设计目标.混合粒子群算法通过划分子种群、应用基于MPI通信机制的并行计算来实施,最大限度减小了计算时间.设计算例表明了文中提出的三维水翼优化设计方法收敛速度快、计算时间短、有效可行. 相似文献
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为了在入侵检测中有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点,使算法具有较好的全局收敛性,将粒子群优化算法应用于入侵检测,给出了基于粒子群优化的K均值聚类算法.通过理论分析及实验,验证了基于粒子群优化K均值聚类算法的有效性.对KDD CUP99数据集仿真,实验结果表明,该算法在入侵检测中能获得理想的检测率和误检率. 相似文献
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对于潜艇外壳等外压容器来说,满足稳定性要求至关重要。本文利用Matlab编写改进粒子群算法优化程序,利用 Ansys的 Apdl语言完成了环肋圆柱壳的参数化建模,以圆柱壳厚度、肋骨尺寸和肋距作为离散设计变量,以稳定性要求作为约束条件,构造了合适的惩罚函数,以质量最轻作为设计目标,实现了基于 BP神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计。在优化过程中,首先采用拉丁超立方体抽样完成了样本点的选取,然后对样本点进行有限元分析,根据有限元分析结果构建 BP神经网络代理模型,并探讨了样本点数量对代理模型预测精度的影响,最后采用改进粒子群算法对代理模型进行优化。优化结果表明,对于需要考虑离散变量和复杂非线性约束的结构优化问题,采用 BP神经网络和粒子群算法联合优化的方法能够节省大量计算时间,并达到理想的优化效果。 相似文献
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集合划分问题的粒子群优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
建立了集合划分问题的优化数学模型,结合遗传算法的思想提出的粒子群算法来解决集合划分问题。经过比较测试,6种粒子群算法的效果都比较好,特别交叉策略A和变异策略A的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法。 相似文献
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基于Isight优化软件和通用有限元软件,以扒杆重量为目标函数,采用粒子群算法(PSO)和遗传算法对某起重船扒杆结构进行了优化设计,并讨论了PSO算法的稳定性。通过对两种算法优化结果的比较分析表明,PSO算法优化效果好,收敛速度快,且计算稳定性高,验证了PSO算法在工程船舶结构优化设计中的有效性。 相似文献