基于粒子群算法的动力定位推力分配决策变量优选

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。