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在研究粒子群算法( PSO)及其改进的DGOSS算法、STCSSA算法基础上,从仿真任务共同体的定义、服务选择界定及服务品质( QoS)描述出发,改进设计了PSO的惯性权重动态调整策略,建立了一种优化的仿真任务共同体服务选择算法( ITCSSA);通过仿真对比验证表明:ITCSSA算法较DGOSS算法、STCSSA算法有更好的收敛速度、精度和适用性,对于多用途仿真系统的资源分配优化具有一定的参考价值。 相似文献
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针对传统参数法对装备研制费用进行预测存在的局限性问题,采用改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对LSSVM模型进行改进,构建军用工程机械研制费用预测模型。运用2种优化策略改进粒子群算法,对种群初始化过程进行控制、克服粒子群算法易于早熟的缺点。用改进后的粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数和核参数,以获得更好的预测效果。预测结果表明:该费用预测模型运用于军用工程机械研制费用预测,明显优于传统预测模型,具有很好的预测精度和效率。 相似文献
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作为网络化仿真中新的应用需求,如何动态地把散布在网络上各种服务整合起来以形成新的、满足不同用户需求的仿真任务共同体(STC)成为了当前研究热点。提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的仿真服务选择方法,针对传统PSO易陷入局部最优和收敛速度慢等不足,设计了一种惯性权重动态变化策略和一种可选的变异操作方法。该算法不仅能提高服务选择收敛速度,还能避免算法陷入局部最优。通过实验,采用典型函数进行了测试,并详细介绍了算法在STC服务选择上的实际运用,说明了算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对现有二值测试诊断策略优化技术无法解决多值测试且测试精度不高的复杂诊断问题,提出多值测试
下基于信息熵的诊断策略优化方法。从考虑和不考虑测试过程中可能出现的虚警与漏检2 种情况对优化方法进行分
析,在2 个繁杂程度不同的实例系统上进行仿真验证,并用该算法与AO*算法进行对比。结果表明:该方法在不增
高测试费用的同时大大缩短测试时间,结果符合理论预期。 相似文献
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针对图像配准中采用互信息作为配准相似度函数存在配准精度小和收敛速度慢等问题,构造了一个基于最大化互信息的配准测度函数。结合一种适用于图像自动配准的文化粒子群优化(CPSO)算法,给出了一种新的图像配准算法。该算法将搜索空间设置成群体空间和信念空间,群体空间采用自适应粒子群算法完成进化,信念空间通过更新函数来进行演化。群体空间的粒子群不仅通过跟踪个体极值和全局极值来更新自己,还通过不断与信念空间中的优秀个体交互,加快群体的收敛速度。这就克服了图像配准中计算量过大、搜索速度慢等问题。大量实验表明,与现有的粒子群优化(PSO)算法配准算法相比,文中提出的算法具有较好的鲁棒性和配准精确率。 相似文献
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为了改善常规PID算法在电动助力转向系统(EPS)控制中的不足,提高系统控制的精度、稳定性和抗干扰能力,采用粒子群算法(PSO)对PID控制器进行优化.根据EPS系统结构和动力学特性,建立了EPS系统数学模型.电机采用电流控制法,并以助力特性曲线中理想电流值与电机电流实际输出值的偏差作为PID控制器的输入.利用MATLAB平台建立EPS系统PID控制的整车模型,分析研究粒子群算法,并根据PSO算法优化PID控制器的参数.仿真结果表明:与常规PID控制相比,采用粒子群优化的PID控制,系统输出响应更平稳,抗干扰能力更强,鲁棒性好,控制效果更优. 相似文献
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粒子群优化的模糊C均值聚类航迹关联算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对模糊C均值聚类航迹关联算法存在局部最优问题,同时算法的收敛速度受初始值的影响也较大,提出一种将粒子群(PSO)和模糊C均值(FCM)聚类算法相结合的航迹关联算法。该算法将多目标的航迹关联问题看做是一类约束条件下的组合优化问题,利用粒子群(PSO)强大的全局寻优能力,与模糊C均值聚类算法相结合求解航迹关联问题。仿真结果表明:在相同的条件下,粒子群优化的模糊C均值聚类算法与模糊C均值聚类算法相比,聚类性能明显改善,关联正确率也有明显的提高。 相似文献
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针对传统故障诊断方法不能准确定位故障位置的问题,提出一种改进粒子群优化隐马尔科夫模型(hidden markov model,HMM)的故障诊断方法.应用HMM识别综合传动装置故障模式,用模糊集定义模式研究电压信号特征提取方法,并根据特征值的敏感程度进行优化选择;应用3种HMM对综合传动装置在不同运行状态下的故障信号进行故障诊断,并且对诊断结果进行对比.结果表明:改进粒子群优化的HMM模型能快速有效地识别综合传动装置中磨损、损坏等故障模式,适用性良好,可应用于实际综合传动装置系统的故障诊断. 相似文献
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为了提高对高阶正交振幅调制 (QAM) 信号的均衡效果,提出了基于动态粒子群优化(DPSO)的小波动态加权多模盲均衡算法(DPSO-WTDWMMA). 该算法将DPSO算法和正交小波变换结合起来应用于动态加权多模盲均衡算法(DWMMA)中。利用DPSO对均衡器权向量进行优化,利用正交小波变换降低输入信号的自相关性,利用动态加权多模算法来选择合适的误差模型匹配发射的QAM信号,降低了稳态误差。理论分析及水声信道仿真结果表明:DPSO-WTDWMMA算法可获得较快的收敛速度和较低的稳态误差。 相似文献
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针对装甲车辆的观瞄系统,提出一种基于多核极限学习机(multi kernel extreme learning machine,MKELM)
的故障诊断模型。利用分级粒子群优化算法(level-based learning swarm optimizer,LLSO)优化模型参数,利用采集
历史数据进行仿真实验。结果表明:MKELM 有更好的诊断准确度,并且LLSO 可解决MKELM 相对较多的参数带
来的训练速度较慢的问题;与经典的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)相比,LLSO 有着更快的优化速
度,证明了LLSO-MKELM 可用于观瞄系统故障诊断,并且有着良好的训练速度和准确度。 相似文献
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针对采用永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)驱动的某火箭炮位置交流伺服系统存在摩擦力矩、外界扰动等一系列复杂非线性问题,设计一种基于免疫克隆粒子群优化算法的自抗扰控制器(IPSO-ADRC).根据自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)抗干扰能力强和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)寻优能力强的特点,采用免疫克隆粒子群优化算法在线整定自抗扰控制器的重要参数;并将克隆选择算法(clonal selection algorithm,CSA)融入到粒子群算法中,维护群体种类的差异性,解决PSO算法的缺陷问题.仿真实验结果证明:该控制策略使系统的稳态性能更好,并能提升系统的动态品质. 相似文献
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采用一种基于粒子群优化的特征提取算法,以K-NN分类正确率作为评价准则,应用粒子群优化算法寻找使提取特征的K—NN分类正确率最大的转换矩阵,从而实现特征的提取.算法的特点是结构简单灵活,对数据的分布特征不敏感,适合于对模拟故障特征进行提取.故障诊断示例证明了该特征提取算法在导弹模拟故障诊断中的有效性. 相似文献
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针对数/模混合电路故障的特点,采用将粒子群算法与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法,在保证诊断过程准确率的基础上,实现多类故障的快速诊断。在诊断过程中,支持向量机的参数寻优过程存在随意性、盲目性和效率低等问题,采用改进的粒子群算法优化支持向量机的参数,建立基于支持向量机的故障分类模型。实验结果表明,与其他方法相比,该方法提高了故障诊断的精度,具有明显的实用价值。 相似文献
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针对现有约束粒子群优化(PSO)算法存在的算法复杂、应用范围受限、优化效果不佳等缺陷,提出一种新型约束粒子群算法。该算法采用目标函数替换的方法将约束优化问题转化为非约束优化问题,具有简便易用的优点。通过典型测试函数测试并和其他具有代表性的约束PSO算法进行对比,表明该算法在处理约束优化问题上的优越性。为了验证该算法应用于工程的可行性,以样例导弹纵向模型为对象,针对经典Raytheon控制结构,采用该算法设计了μ-PID控制器。仿真结果表明,样例导弹控制器可以在满足多种时域指标的同时具有良好的鲁棒性能,达到了设计指标要求,验证了所提出算法的有效性。 相似文献