基于改进差分进化算法的PID优化设计

提出一种基于改进差分进化算法的PID控制器参数优化方法.针对差分进化算法的优化性能受控制参数取值和差分进化类型的影响较大,算法容易早熟收敛的问题,提出改进差分进化算法.该算法在标准差分进化理论基础上对差分矢量的初始种群、缩放因子、交叉概率和差分进化模式进行优化,将缩放因子和交叉概率由固定数值设计为随机函数,随着搜索过程的进行,自适应选取差分进化模式,从而增强搜索能力.在PID参数的优化设计中通过仿真实验研究,表明采用新方法获得的PID控制器性能优于基于常规方法、遗传算法和基本差分进化算法设计的PID控制器.     

基于差分进化算法的四旋翼PID参数优化设计北大核心

针对四旋翼无人机PID控制器参数人工整定困难且难以获得最优控制效果的问题,提出一种基于改进差分进化算法的四旋翼PID控制器参数优化方法。方法首先利用变异、交叉、选择等操作调整PID参数,得出最优的个体;然后引入定向搜索策略,在下次变异操作前,根据上次适应度值比较的结果,决定变异的方向,提高算法的精确度。将改进差分进化算法应用于四旋翼无人机仿真模型,其中串级PID控制器的参数作为差分进化种群进行迭代寻优。仿真结果表明,对比粒子群算法和传统差分进化算法,改进后的差分进化算法能够使控制器稳态误差更小、调节方法更快。     

改进差分进化算法辨识加药凝絮过程参数

针对标准差分进化算法收敛速度慢,容易陷入局部最优从而导致收敛精度不高的缺点,提出将DE/rand/1和DE/best/1线性加权相结合以及自适应重构交叉概率因子的改进差分进化算法.该算法中变异策略采用将DE/rand/1和DE/best/1通过线性模拟退火加权策略相结合,交叉因子则根据进化代数自适应重构,使得算法在初期重视全局搜索能力以找到全局最优可能解,后期重视局部收敛速度,以提高算法寻优能力和收敛速度.最后将该算法和其他改进差分进化算法用于城市供水水处理过程的加药凝絮参数辨识中,仿真结果表明,该算法相对于其他3种算法具有更快的收敛速度和更好的收敛精度,所得模型对检验数据的误差平方和很小,表明该模型准确可靠,为投药过程的前馈反馈控制和水厂的优化运行打下了良好基础,具有很好的实际意义.     

基于新变异策略的动态自适应差分进化算法

针对差分进化算法在复杂优化问题求解时后期收敛速度慢、易陷入局部最优和参数设置繁琐等问题,提出一种基于新变异策略的动态自适应差分进化算法p-ADE.首先,新变异策略中通过利用种群的全局最优解和目标个体的历史最优解引导种群搜索方向,为下一代个体的生成引入更多有效的方向性信息,避免差分向量中个体随机选择导致的搜索盲目性.其次,为加快收敛速度、提高算法稳定性、避免参数设置的繁琐与不精确,提出一种参数动态自适应调整策略,动态平衡算法局部搜索与全局搜索间的关系,有效调节个体在进化过程中的变异程度.在10个Benchmark函数上的实验结果表明,p-ADE相对于多种先进DE优化策略和全局优化算法在收敛精度、速度和鲁棒性上均具有明显优势.     

基于混合变异策略的动态差分演化算法

为提高差分演化算法的收敛速度和求解精度,提出了一种基于混合变异策略和参数自适应调整的动态差分演化算法,该算法首先选用3种变异策略作为候选池,通过记录各策略的历史效果来设置其候选概率,每个个体采用轮盘赌的机制从候选池中选取一个变异策略进行变异,在选择时采用动态机制让变异交叉产生的优秀试验个体直接替换目标个体来提高算法的收敛速度,算法的变异算子F、交叉算子CR根据进化中的反馈信息自适应动态调整。利用13个不同类型的经典测试函数进行实验,结果表明算法在收敛速度和求解精度上具有比较好的优势。     

基于反射变异策略的自适应差分进化算法

针对差分进化算法易于陷入早熟收敛和局部搜索较慢的问题,提出了一种类似Nelder-Mead方法中的反射操作的变异策略,称为反射变异策略。不同于其他基本的差分策略,提出的变异策略具有明确的差分方向,具有更快的局部收敛速度。为了避免因差分方向的贪婪性而导致算法早熟的可能性增加,反射变异策略使用4个随机的个体完成一次变异操作。将基于反射变异策略的子代生成策略和自适应参数方法组合形成了基于反射变异策略的自适应差分进化算法（RMADE）。使用12个函数测试了RMADE的性能并与其他算法进行比较,结果表明RMADE具有较快的收敛速度和较好的全局探测能力,进而体现了反射变异策略的价值。     

自适应合并与分裂的多种群差分进化算法

针对差分进化（DE）算法存在的早熟收敛与搜索停滞问题,提出了自适应合并与分裂的多种群差分进化算法。算法将种群划分为多个子种群,引入子种群优劣因子来评价种群的优劣性,实现种群间的自适应合并与分裂;对于种群中的各个个体,采取基于精英池学习的变异算子,结合优秀个体进行自适应学习调整,使算法达到全局搜索与局部搜索能力的平衡;在算法后期引入扰乱策略,保证算法快速收敛的同时有效地跳出局部极值点,提高算法寻优的精度。在30个标准测试函数的实验结果表明,改进算法能有效解决早熟和陷入局部最优的问题。     

基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数优化

针对PID控制器参数整定问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的优化方法。该方法在实数编码及设定参数搜索空间的基础上,采用基于指数曲线的非线性惯性权值递减策略,以较大幅度地提高算法的收敛速度和精度;嵌入基于差分进化算法变异算子的局部搜索策略,以有效提高粒子个体的适应性和群体的多样性,改善解的质量,同时增强算法全局空间探索和局部区域改良能力的平衡。仿真结果表明,该方法与传统和智能算法相比较,所得到的控制器参数能够使控制系统获得更好的动态响应特性和满意的控制效果。     

参数自适应的精英变异差分进化算法

针对经典差分进化算法(DE)的优化性能容易受到变异策略和控制参数影响的问题，提出了一种参数自适应的精英变异差分进化算法(A parameter Adaptive Elite Mutation Eifferential Evolution algorithm, AMEDE).首先，提出一种精英变异策略的方法，其目的是为了方便获取优秀个体信息；其次，引入新的控制参数，使得算法可以在更大的搜索空间进行搜索；最后，利用自适应参数学习方法，为种群中的每个个体赋予不同的控制参数值，并根据种群多样性和精英个体的信息动态更新个体的参数，使算法避免过早的收敛并提高算法的收敛精度.对本文提出的AMEDE算法与其他6种改进差分进化算法(DE,CoDE,JaDE,JDE,SaDE,GPDE)在16个基准测试函数上进行了三组对比实验.实验结果表明，AMEDE算法在高维函数和低维函数上都具有搜索精度高、收敛速度快和鲁棒性强等优点.     

精英化岛屿种群引导的差分进化算法

针对差分进化算法常见的早熟收敛、搜索停滞和求解精度低的问题,研究一种精英化岛屿种群的差分进化算法（EIDE）。为了实现全局搜索与局部搜索能力并重,EIDE划分多个岛屿种群,根据迭代时的适应度情况,动态地将岛屿种群分类为精英岛屿和普通岛屿;针对精英岛屿,提出一种控制参数自适应方法,依据岛屿适应度情况,自适应地调整变异概率与交叉概率,同时算法利用增强局部搜索的变异策略,提高收敛速度与精度;针对普通岛屿,使用适合全局搜索的变异与交叉概率及变异策略,维护种群多样性。EIDE提出了一种可控的“移民”与“个体迁移”策略,控制优质基因流动,有效避免早熟收敛与搜索停滞问题。在9个benchmark函数上的测试结果表明,新算法具有较强的全局寻优能力与稳定性,且收敛速度较快。     

Self-adapting control parameters modified differential evolution for trajectory planning of manipulators

Control parameters of original differential evolution （DE） are kept fixed throughout the entire evolutionary process. However, it is not an easy task to properly set control parameters in DE for different optiinization problems. According to the relative position of two different individual vectors selected to generate a difference vector in the searching place, a self-adapting strategy for the scale factor F of the difference vector is proposed. In terms of the convergence status of the target vector in the current population, a self-adapting crossover probability constant CR strategy is proposed. Therefore, good target vectors have a lower CFI while worse target vectors have a large CFI. At the same time, the mutation operator is modified to improve the convergence speed. The performance of these proposed approaches are studied with the use of some benchmark problems and applied to the trajectory planning of a three-joint redundant manipulator. Finally, the experiment results show that the proposed approaches can greatly improve robustness and convergence speed.     

Self-adapting control parameters modified differential evolution for trajectory planning of manipulators

Control parameters of original differential evolution (DE) are kept fixed throughout the entire evolutionary process. However, it is not an easy task to properly set control parameters in DE for different optimization problems. According to the relative position of two different individual vectors selected to generate a difference vector in the searching place, a self-adapting strategy for the scale factor F of the difference vector is proposed. In terms of the convergence status of the target vector in the current population, a self-adapting crossover probability constant strategy is proposed. Therefore, good target vectors have a lower while worse target vectors have a large . At the same time, the mutation operator is modified to improve the convergence speed. The performance of these proposed approaches are studied with the use of some benchmark problems and applied to the trajectory planning of a three-joint redundant manipulator. Finally, the experiment results show that the proposed approaches can greatly improve robustness and convergence speed.     

基于自适应PSO和混合转换策略的X结构Steiner最小树算法

X结构Steiner最小树(XSMT)是非曼哈顿结构总体布线算法中多端线网的最佳连接模型,属于NP难问题.文中基于混合转换策略和自适应粒子群优化算法,提出XSMT构造算法.首先设计有效的混合转换策略,扩大算法寻优空间,提高算法收敛效率.为了满足粒子编码的健全性,算法的更新方式引入带并查集策略的交叉和变异算子,同时采取自适应调整学习因子的策略,加快粒子群优化算法的收敛速度.实验表明,文中算法能得到较好的XSMT求解方案,获得多种不同拓扑的XSMTs,有利于VLSI总体布线阶段的拥挤度优化.     

求解柔性作业车间调度问题的鸟群算法

柔性作业车间调度问题是生产调度领域中非常重要的一类带约束优化问题。根据其求解特性,提出一种基于改进的鸟群算法求解以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题的方法。该方法采用随机黑洞策略改进鸟群的觅食方式,自适应的动态调整策略改善鸟群的迁移步长,从而提高种群的多样性并加速算法的收敛速度;通过对关键路径上工序的领域搜索加强算法的局部搜索能力。最后利用实际制造企业的生产加工数据以及标准测试实例进行仿真实验,实验结果表明,该算法在问题的求解精度和收敛速度上具有一定的优势,是一种有效的求解柔性作业车间调度问题的新方法。     

自适应本体映射方法

针对目前大多数本体映射方法应用于不同的映射任务时各种映射策略不能根据本体间的差异进行不同的处理、多策略结合时也没有充分利用本体的语义信息的问题,提出一种自适应映射方法。对部分关键映射策略进行改进,并通过对多策略的评价,考虑是否利用模糊层次分析法最优地结合各种策略。实验表明,该方法在保证通用性和稳定性的同时,提高了映射结果的查全率和查准率。     

直驱永磁同步发电机无位置传感器控制研究

提出一种基于锁相环技术的无位置传感器控制策略,该控制策略将系统输出的相位与给定信号相位的相位差值锁定为一个固定值,根据锁相环特性就可以得出电机位置、频率信号。仿真结果表明,该方法实现了全速范围内转子位置、速度的准确、快速检测。     

二次微粒群算法及其参数自适应策略

在对标准微粒群算法进行分析的基础上,提出了一种二次微粒群算法,并在对二次微粒群算法和标准微粒群算法进行比较分析的基础上给出了二次微粒群算法的参数自适应方案。通过对典型测试函数进行仿真,结果表明二次微粒群算法比标准微粒群算法的性能有很大提高,说明了二次微粒群算法是可行的。另外,将参数自适应时的结果同参数固定时的结果相比较,结果表明算法性能有很大提高,说明了该方案的正确性和有效性。     

基于Freescale以太网单片机的智能灌溉系统通讯设计

针对目前灌溉系统多以串行总线控制为主,提出了一种以PC机为上位机,Freescale单片机为下位机而组建的分布式以太网智能灌溉系统.阐述了基于单片机的TCP/IP协议的实现,并给出了系统的组成.由中央监控计算机通过以太网控制各个现场测控终端,并且由内置的模糊自适应控制系统以及通过Internet获取的天气信息进行节水灌溉.     

视频图像序列中运动目标区域检测算法研究

文章针对视频图像的特点,提出一种基于背景差分法的运动目标区域检测算法。该算法利用当前图像与背景图像作差分,并采用一阶Kalman滤波实现动态背景图像的更新,接着采用自适应阈值法进行运动区域分割,经过滤波处理即可得到运动目标区域。实验结果表明所提出的算法具有较理想的效果。     

基于改进DBSCAN算法的文本聚类

目前多数聚类算法不能很好地适应文本聚类的快速自适应需求。为此,论述DBSCAN算法的基本原理和实现过程,提出一种基于改进DBSCAN算法的文本聚类算法,利用最小二乘法降低文本向量的维度,并创建一种应用于DBSCAN算法的簇关系树结构。实验结果表明,该算法能自适应地进行文本聚类,且与DBSCAN相比,准确率较高。