一种改进的自适应优化粒子滤波算法研究

粒子滤波算法在非线性滤波领域受到广泛关注,但是该算法存在样本退化问题.为了改进粒子滤波算法的性能,这里结合自适应优化机制对粒子滤波算法的建议分布选择机制及重采样技术进行改进.对于粒子滤波的建议分布选择,提出一种基于自适应退火参数优化的混合建议分布方法.通过混合建议分布不足的分析,利用退火参数来优化控制状态转移先验分布函数和观测似然函数之间的比例,同时,基于自适应参数优化机制来动态调整退火参数的值.对于粒子滤波的重采样,提出了基于部分分层重采样优化算法的自适应重采样技术.通过有效样本大小的评估来执行自适应重采样策略,此外,基于部分分层重采样算法,利用权重优化的思想对其重采样前后权重计算的方法进行优化.通过相关算法的性能比较,所提改进粒子滤波算法的有效性得以验证.     

基于蚁群算法的飞机定检人员均衡配置

将蚁群算法(ACO)应用于飞机定检人员均衡配置中.首先,根据均方差指标建立人员均衡配置模型;其次,运用3种精英策略并引入信息素限制和自适应机制对基本蚁群算法进行改进,同时提出一种新变异算子以进一步提高算法的性能;最后,运用改进蚁群算法求解模型.实例仿真表明,改进蚁群算法克服了基本蚁群算法搜索时间长、容易早熟的不足,均衡...     

遗传算法的分析及其改进

针对遗传算法的来源、基本原理、数学机理、特点进行了论述;然后详细分析了简单遗传箅法在应用过程中出现收敛过慢和早熟现象的原因,并简单介绍了一种基于个体适应值的自适应调整交叉率和变异率的自适应遗传算法(AGA).为了提高遗传算法的收敛性能,在分析其不足后,从三个方面进行改进并提出一种改进算法(IAGA).最后,针对几种优化问题对所提出的算法和AGA进行了性能比较,证明提出的改进箅法在达到最优解的收敛性能方面有了明显的提高.     

融合多策略的鸟群算法及油层识别ELM模型优化

为了改进鸟群算法易陷入局部最优、收敛速度慢以及种群多样性不足的缺点,提出融合多策略的鸟群算法。引入混沌权重和对称切线混沌加速系数以及高斯扰动策略,增强算法跳出局部最优的能力;引入混合多步选择和自适应步长因子策略,加快算法的收敛速度;引入小波变异策略,丰富算法的种群多样性。实验采用10个基准测试函数,将改进的算法与另外5种智能算法进行仿真对比,验证了改进的算法性能优于其他算法。另外,为了提高极限学习机（ELM）在油层识别中的精度,将改进的鸟群算法用于ELM模型的参数优化。实际测井应用表明基于改进鸟群算法优化的ELM模型在油层识别中效果显著,优于基于遗传算法、粒子群算法、蚁群算法优化的ELM模型。     

混合改进蚁群算法的函数优化

针对蚁群算法进化速度慢、容易出现停滞现象的不足,探讨了一种基于自适应信息素挥发因子的改进蚁群算法.针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于决策变量高斯变异的改进蚁群算法.针对蚁群算法速度慢的不足,探讨了一种基于决策变量边界自调整的改进蚁群算法.将上述3种改进相融合,提出了一种基于自适应信息素挥发因子、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整3种改进策略的混合改进蚁群算法.将其应用于函数优化中,仿真结果表明,混合改进蚁群算法在收敛速度和收敛率方面都有很大改进,具有更好的寻优性能.     

基于机动转弯目标的自适应交互式多模型算法

在车辆转弯性能优化控制问题的研究中,针对转弯机动目标跟踪,由于控制模型为单模型,造成跟踪性能差.为解决上述问题,设计了一种利用自适应网格方法对模型集合进行自适应计算的方法.利用自适应网格,通过设定初始粗略网格,将转弯模型的转弯速率作为网格值进行自适应的调整,以期能够符合目标当前时刻的运动状态.然后与交互式多模型算法相结合,对模型进行滤波计算,以达到跟踪目标的目的.最后,通过仿真比较自适应网格交互式多模型算法与三种常规交互式多模型算法的跟踪效果,验证了算法的优越性,证明改进算法跟踪精度高、速度快,能够接近理想的模型设计.     

基于自适应步长FOA-SVM算法的卡泵故障诊断

为了提高机采井卡泵故障诊断精度,提出一种基于自适应步长FOA-SVM混合算法模型的机采井卡泵诊断方法。在支持向量机对示功图诊断分类的基础上,引入改进的自适应步长果蝇优化算法(AS_FOA)对SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,避免人为选择参数的盲目性。为了实现果蝇优化算法的全局与局部寻优能力的平衡,应用自适应步长方法对其进行改进,使果蝇算法能够根据上一代的适应度值和当前迭代次数来自适应改变果蝇个体搜索步长。通过采油厂真实示功图数据进行仿真实验,比较AS_FOA、FOA、GA三种算法在支持向量机参数寻优中的性能。实验结果表明,AS_FOA收敛速度更快,寻优能力更佳。与其他算法相比,AS_FOA-SVM混合算法模型在卡泵故障诊断中准确率更高,泛化能力更强。     

基于一种FGA–ANFIS技术的DMFC温度建模和控制

为了提高直接甲醇燃料电池(DMFC)的发电性能,采用自适应神经模糊推理技术(FGA-ANFIS)对电池的工作温度进行建模与控制.首先,基于实验的输入输出数据建立了DMFC电堆温度的自适应神经模糊辨识模型,避开了DMFC电堆的内部复杂性.然后,将训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型,采用一种改进的模糊遗传算法对神经模糊控制器的参数和模糊规则进行自适应调整.最后,通过仿真.将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行比较,结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能.     

一种改进的变步长自适应滤波算法

为了提高LMS自适应滤波算法的性能,在对传统LMS算法及其改进算法研究的基础上,提出了一种改进的变步长算法.在改进算法中,步长因子与误差信号自相关函数之间建立了一种改进的非线性函数关系.将改进算法应用到系统辨识中,通过计算机仿真结果看出,自适应滤波性能在收敛速度和稳态失调误差等方面得到改善.     

多变异策略的自适应差分演化算法

差分演化(Differential Evolution,DE)算法的性能依赖于变异策略的选择和控制参数的设置.不同问题对DE的变异策略和参数的设置各不相同.为了提高DE的性能,提出一种多变异策略的自适应差分演化算法,建立由多种变异策略组成的策略池,两个主要参数自适应策略控制.为了验证所提算法的性能,在测试数据集CEC2013上进行了实验,并将其与使用6种不同变异策略的原始DE和4种改进DE进行比较.实验结果表明,提出的算法是一种有效的DE变种,其性能优于其它DE.