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借鉴遗传算法求解多峰函数优化问题的思想,开展了基于粒子群优化的多路径规划方法研究.给出了多路径规划算法的基本思想和算法流程,讨论了算法中粒子群的多样化方法以及多种群的隔离进化策略,并针对多个仿真环境进行了仿真实验.仿真结果表明,本文设计的多路径规划算法能针对不同的环境模型进行环境划分,正确、有效地规划出多条运动路径. 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(2)
船舶物流路径规划的研究具有十分重要的经济价值,当前船舶物流路径规划方法无法找到最优的船舶物流路径规划方案,使得船舶物流运输的成本过高,为此本文设计了基于蚁群算法和粒子群算法的船舶物流路径规划方法。首先分析船舶物流路径规划研究的历史,建立船舶物流路径规划的数学模型,然后采用粒子群算法对船舶物流路径规划的数学模型进行求解,找到有效的船舶物流路径规划方案集合,并在此基础上采用蚁群算法对船舶物流路径规划方案集合进行搜索,找到最优的船舶物流路径规划方案,最后与单一蚁群算法、粒子群算法进行了船舶物流路径规划问题求解的仿真实验。本文方法避免了单一蚁群算法、粒子群算法求解速度慢,难以找到最优船舶物流路径规划方案不足,得到的船舶物流路径规划方案可以帮助企业节约物流运输成本。 相似文献
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针对传统固定粒子数粒子滤波算法计算量大、复杂环境下声呐微弱目标检测与跟踪鲁棒性不强的问题,提出基于粒子群优化(PSO)算法的粒子滤波检测前跟踪方法(IPSO-PF-TBD)。该算法在滤波预测与步骤更新之间加入PSO算法,结合预测信息和更新完成的粒子分布状态进行优化,将粒子集合转移到后验概率密度较大的区域,并充分利用声呐回波信号中目标粒子的权重信息设置粒子自适应采样策略,通过检测前跟踪(TBD)技术的数据帧间能量累积和目标检测,提高目标检测前跟踪的性能。仿真试验结果表明,提出的检测前跟踪处理方法对低信噪比及快速机动等复杂环境下的目标进行跟踪时,在位置估计精度和误差值方面明显优于粒子滤波(PF)和PSO-PF算法,具有一定研究和应用价值。 相似文献
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粒子群算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法.文中充分利用粒子群算法的全局收敛特性,并与参数跟踪策略相结合形成一种新的求解复超越方程算法.基于该算法对微带天线的特征方程进行了求解,求解结果与该问题的已有结论相吻合,说明该算法的有效性. 相似文献
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船舶电力系统配电网故障恢复重构算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
配电网故障恢复重构问题是船舶电力系统中一个多目标、多约束的优化问题,针对当前算法存在配电网故障恢复精度低的缺限,提出了改进粒子群算法的船舶电力系统配电网故障恢复重构策略,首先建立配电网故障恢复重构问题的数学模型,然后采用改进粒子群算法进行求解,最后进行了船舶电力系统配电网故障恢复的仿真实验,结果表明,改进粒子群算法提高了配电网故障恢复重构精度,加快了配电网故障恢复重构速度,而且综合性能要明显优于其它配电网故障恢复重构算法,船舶电力系统具有重要的实际应用价值。 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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基于量子粒子群算法的船舶电力系统网络重构 总被引:1,自引:0,他引:1
船舶电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据船舶电网结构的特点,提出了运用量子粒子群算法解决重构问题的思想。加入量子粒子群算法的离散化操作,使之能够满足船舶电网重构模型的要求。仿真结果说明该算法能够得出船舶电力系统网络重构的全局最优解,实现了网络重构最优,并且通过相应的算例与其他优化算法进行横向比较的结果也验证了量子粒子群算法有更好的可行性。 相似文献
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提出了多目标函数评价法,通过定义两个新的目标函数实现了基于多目标微粒群优化聚类算法,可实现对多目标优化问题非劣最优解集Pareto的搜索.同时根据电磁力的计算公式定义了新的相似度测量方法,该相似度测量考虑了聚类簇的大小对数据划分的影响.给出了IRIS数据仿真结果,用入侵数据集KDD CUP99测试,实验结果验证了该算法的有效性. 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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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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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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针对群智能算法解决动力定位推力分配问题易陷入局部最优、计算时间长等不足,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。首先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,构建了基于三种不同粒子决策变量的粒子群推力分配算法;其次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,对上述三种方法进行了仿真分析,仿真结果对比表明,基于本文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