基于"stretching"技术的粒子群优化算法

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。     

改进粒子群优化算法的舰船三维路径规划

为了提高对舰船三维路径规划和协同调度能力,提出基于改进粒子群优化算法的舰船三维路径规划方法。采用视点模型跟踪方法实现对舰船三维路径移动任务规划设计,获得舰船的方位信息编队任务分布特征量。通过改进粒子群仿生算分获取虚拟刚体状态约束特征值,结合方位信息编队移动分布情况,实现对目标舰船编队的形成、保持与跟踪识别。通过对舰船目标三维参数估计结果,实现对舰船的路径规划。仿真结果表明,采用该方法进行舰船三维路径规划的空间规划能力和参数能力较好,能准确估计舰船位置和空间方位信息。     

混合粒子群优化算法求解船队规划非线性模型研究

船队规划是非常复杂的决策,会受到很多因素的影响,客观、科学的得到优化结果非常重要。本文在线性模型的基础上,考虑船舶航速,并将船舶航行时间、成本等因素作为约束条件建立船队规划非线性模型,然后通过混合粒子群优化算法进行模型求解,最后进行仿真实验。实验结果表明,本文算法能够合理的规划船舶发展,并且船舶的限制率低。     

粒子群算法应用于装船顺序整数规划模型

在装船的过程中受到不同因素的制约,因此装船顺序问题是组合优化问题。本文研究船舶的稳定性和翻箱率问题,将航程作为约束条件,建立装船顺序整数规划模型,最后利用粒子群算法进行模型求解,通过实验结果可以看出,此方法收敛速度快,能够求取得到全局最优解。     

基于粒子群算法的导弹初始备件优化配置

从备件的优化配置出发,建立了在费用和装备完好率共同约束下的备件优化模型。利用收敛速度快、全局寻优能力强、编程实现简单的特点,粒子群算法应用于该模型的求解,得到导弹初始备件的最优配置。案例分析结果表明了粒子群算法解决该问题的有效性。     

基于粒子群算法的船舶定位系统故障优化

船舶的锚泊方式只适合在浅水区进行定位,随着人类探测和航运活动逐渐向着深海拓展,适用于深海的船舶动力定位方式被开发和应用起来。本文研究的主要内容是船舶定位系统的故障诊断和优化,本文首先介绍了一种新型寻优算法-粒子群优化算法的原理和基本流程,然后针对船舶动力系统的结构及常见的故障类型,建立了动力定位系统的故障优化模型,并开发了基于粒子群算法的船舶定位系统故障优化策略,对改善船舶动力系统的故障诊断与优化有重要的价值。     

应用粒子群优化算法改进无人船航行路径规划研究

在已开发的FR无人船的设计与实现背景基础上,针对其航线规划使用传统算法时易于困处局部最优、抗干扰适应性不够和控制精度不高等问题,应用粒子群优化算法来改进求解更优航迹。通过在粒子初始化时添加适应度函数加以修正改进,使路径种群在初始化有较高的有效性,从而增进算法的整体收敛速度和航迹跟踪精度。研究完成模型构建、算法优化、模拟仿真计算和试验验证。计算及试验结果显示,应用改进粒子群优化算法在复杂环境中,FR无人船能规避水面障碍物,逃离局部最小值点,准确到达设定点,收敛速度更快,满足及时响应的需要。     

基于量子行为粒子群算法的可测试性设计方法

将量子行为粒子群算法用于复杂电子设备测试点选取问题中.该算法以最少的测试点、测试代价和最大的故障隔离率、检测率为目标定义粒子适应度函数,保证了算法的全局最优性能.仿真结果表明,与其他算法相比,量子行为粒子群算法提高了测试点选取的效率,能较好的保证其算法全局最优性能,为粒子群算法的改进和多目标优化问题提供了新的思路.     

基于多种群粒子群算法的舰船消磁决策优化

随着舰船消磁技术的发展,消磁线圈的数目越来越多,调整消磁系统的常规方法越来越难以实施.为解决这一问题,提出一种改进的粒子群算法,该方法利用多种群搜索策略来压缩搜索空间,从而有效提高得到全局最优解的概率.仿真结果表明:该算法在舰船消磁磁场特征均方根最小和峰值最小方面均比其他方法更有优势,此外,该算法具有计算方法直观,编程简单,计算速度快,全局解搜索率高,易于进行多机协作的优点,可以方便地应用于工程实际.     

融合改进粒子群算法的船舶图像检索研究

为了提高船舶图像检索效果,针对当前的船舶图像检索过程中特征权值的确定问题,提出一种融合改进粒子群算法的船舶图像检索方法。首先对当前船舶图像检索方法进行分析,提取不同类型的船舶图像检索特征,然后采用粒子群算法确定船舶图像检索特征权值,并对粒子群算法存在的缺陷进行相应的改进,最后通过特征加权得到船舶图像特征之间的相似度值,根据相似度值得到船舶图像检索结果,并采用多幅船舶图像进行检索实验,结果表明,本文方法的船舶图像检索率超过94%,而船舶图像的误检率和漏检率均低于5%,获得了十分理想的船舶图像检索结果。     

基于粒子群算法的欠驱动船舶航向控制研究

欠驱动船舶是指只能通过螺旋桨推进器和船舵进行水平面3个自由度运动的船舶,通常,当船舶某些执行器结构出现故障时,船舶此时具有欠驱动特征。欠驱动船舶的航行控制系统是一个典型的非线性系统,研究欠驱动船舶的运动控制不仅可以提高船舶的自动化水平,还对保障船舶的航行安全有重要意义。本文首先介绍了一种粒子群优化算法,并对该优化算法的原理和流程进行研究,然后基于粒子群优化算法对欠驱动船舶的运动控制进行研究,开发了一种基于粒子群算法的欠驱动船舶运动控制器,并进行仿真试验。     

基于量子粒子群算法的舰船无线网络路由方法

针对当前舰船无线网络路由方法存在的数据传输时延大,舰船无线网络路由的可靠性差等问题,设计了基于量子粒子群算法的舰船无线网络路由方法。首先分析了舰船无线网络路由方法的工作机理,然后根据舰船无线网络传输的要求将用户服务划分为3大类,并对舰船无线网络传输性能指标进行分析,最后采用量子粒子群算法建立无线网络传输路由,并通过仿真实验分析了舰船无线网络传输的各项性能指标,结果表明,本文方法减少了舰船无线网络路由中的数据传输时延,提高了舰船无线网络数据传输可靠性,改善了舰船无线网络通信质量,无线网络通信的整体效果要明显优于当前其他舰船无线网络路由方法。     

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.     

基于梯度法的微粒群优化算法在船舶电力系统的应用

随着电力技术的不断发展,舰船电力设备的数量和质量不断提高,不仅提高了舰船航行的安全性,还促进了舰船作业的效率,提高了船舶工业的生产水平。船舶综合电力系统包括发电机、变电站、输电线路、终端负载等,具有拓扑结构复杂、工作条件恶劣等特点。因此,提高舰船电力系统的安全性、可靠性,改善电力系统的使用质量具有重要的意义。本文充分结合基于梯度法的微粒群优化算法,对舰船电力系统的稳定性理论、故障恢复等问题进行优化和改善。     

基于粒子群优化的深度随机神经网络

针对传统多层随机神经网络性能不稳定问题,提出了一类利用粒子群优化算法来优化各层权值的深度随机网络方法.该方法利用粒子群优化算法,结合网络的输入输出灵敏度信息,逐层对自动编码器的输入层权值进行优化,通过改善自动编码器的性能来改善多层随机神经网络的性能.最后利用粒子群优化方法,对整个网络的权值作适当优化,进一步提高深度随机神经网络的性能.相对于传统深度学习算法,该方法在保持收敛精度的基础上降低了时间开销;相对于传统深度随机神经网络,该方法在增加时间开销基础上提高了收敛精度,从而较好地平衡了时间复杂度和收敛精度.     

Time reversal damage localization method of ocean platform based on particle swarm optimization algorithm

The traditional time reversal is considered a promising approach for non-destructive testing and health monitoring of key region and structure, but it is considerably time consuming. This paper presents a time reversal damage localization method, based on particle swarm optimization algorithm, which is capable of improving the real-time performance of health monitoring in ocean platform. Firstly, the virtual focusing model of time reversal is constructed, and a succinct expression of virtual focusing for sensor pairs is proposed. Then, on the definition of the evaluation index, the PSO based time reversal algorithm is proposed, and the proper coefficients is given. Finally, the finite element simulation and experimental case validate that the proposed method is capable of find the damage location within limit iterative steps. Thus, the proposed method is a hopeful method for online monitoring and damage localization of large sized structure.     

基于粒子群算法的船舶发电系统电路优化

船舶发电系统电路受到传感电机电磁耦合的影响,容易产生串扰,导致输出功率因素不高,需要进行电路优化设计。提出基于粒子群算法的船舶发电系统电路优化方法,构建船舶发电系统电路优化的控制约束参量模型,采用粒子群进化方法进行电路优化参数的自适应寻优,以粒子种群的适应度方差最小为约束条件,得到电路控制参数的最优解。以此为指导进行船舶发电系统电路的优化设计,并进行电路测试和仿真分析,得出采用该方法进行船舶发电系统电路优化能提高关联约束参量的寻优能力,发电系统控制的稳定性较好,发电系统的输出功率增益得到提升。